Previsão e análise do comportamento de navegação do utilizador da Web - Ch, Bindu Madhuri
65,99 €
inkl. MwSt.
Versandkostenfrei*
Versandfertig in 1-2 Wochen
payback
33 °P sammeln
  • Broschiertes Buch

Centra-se principalmente no problema da construção de modelos para representar o comportamento de utilizadores passados, capazes de prever as ligações mais prováveis que um utilizador solicitará ao visualizar uma página. O WUM foi especificamente concebido para realizar aplicações através da análise dos dados de utilização. Os resultados do algoritmo de agrupamento Grey são utilizados como entrada para o modelo de Markov de probabilidade móvel Grey para prever a próxima visita dos utilizadores. Esta abordagem modela as sessões de navegação e prevê o próximo passo de navegação utilizando…mehr

Andere Kunden interessierten sich auch für
Produktbeschreibung
Centra-se principalmente no problema da construção de modelos para representar o comportamento de utilizadores passados, capazes de prever as ligações mais prováveis que um utilizador solicitará ao visualizar uma página. O WUM foi especificamente concebido para realizar aplicações através da análise dos dados de utilização. Os resultados do algoritmo de agrupamento Grey são utilizados como entrada para o modelo de Markov de probabilidade móvel Grey para prever a próxima visita dos utilizadores. Esta abordagem modela as sessões de navegação e prevê o próximo passo de navegação utilizando probabilidades de transição com duas abordagens de estimação. A previsão é uma forma de analisar informações históricas para calcular a maior probabilidade possível do próximo pedido; o padrão de navegação quando os futuros utilizadores e clientes estão a navegar no sítio Web é correspondido. Existem muitas vantagens baseadas na Web para implementar a previsão, tais como a personalização do sítio Web, a estrutura adequada do sítio Web, a inteligência comercial, etc. As probabilidades de transação são mais adequadas para prever o próximo pedido dos utilizadores. No modelo de previsão, a cadeia de Markov de comprimento variável é utilizada para prever a categoria do estado seguinte dos utilizadores com a probabilidade de transação.
Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.
Autorenporträt
Dr. Ch Bindu Madhuri a 17 ans d'expérience dans l'enseignement et la recherche et est membre de l'IEEE. Elle a publié 20 articles de recherche dans diverses revues et conférences internationales/nationales . Elle est membre du comité de rédaction et examinatrice de nombreuses revues internationales. Elle dirige actuellement 8 chercheurs en tant que superviseur/co-superviseur.