移动互联环境下基于改进Markov融合模型的用户行为预测算法

作     者：张晖 征原 Zhang Hui;Zheng Yuan

作者机构：南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室南京210003 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006 

出 版 物：《计算机应用研究》 (Application Research of Computers)

年 卷 期：2018年第35卷第10期

页      面：3029-3032页

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 081001[工学-通信与信息系统] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61471203) 江苏省"青蓝工程"资助项目(2016) 南京邮电大学"1311"人才计划资助项目(2015) 江苏省计算机信息处理技术重点实验室开放课题(KJS1518) 国家科技重大专项资助项目(2012ZX03001008-003) 

主　　题：移动互联环境 用户行为 预测算法 Markov模型 业务偏爱度 

摘      要：在移动互联环境下,随着用户需求的不断增加,业务类型变得日益多样。然而不同类型的网络业务具有完全不同的Qo S指标要求和网络资源需求,从而导致有限的网络资源难以同时满足各类业务的Qo S要求。通过对各用户下一业务类型的预测,相应地预留并配置最佳的网络资源,可有效解决上述问题。因此,提出一种基于改进Markov融合模型的用户行为预测算法。首先,建立面向各单一用户的多阶Markov预测模型,进而引入业务偏爱度修正上述模型,以提高行为预测的准确度;其次,利用用户综合相似度,建立目标用户的最近邻用户集,以此形成多用户多阶Markov融合预测模型,从而实现对目标用户行为的精准预测。仿真结果验证了该算法的有效性。