Approche de recommandation de page Web utilisant des modèles séquentiels pondérés

Pr嶮ire la navigation des internautes ?l'aide de techniques d'exploration de l'utilisation du Web. Ce livre se concentre principalement sur l'applicabilit?dans le monde r嶪l d'une nouvelle approche de recommandation de pages Web utilisant ?la fois des mod鋩es s廦uentiels pond廨廥 et un mod鋩e probabiliste de Markov. Pour trouver les mod鋩es s廦uentiels pond廨廥, l'algorithme PrefixSpan existant a 彋?modifi?en incorporant des contraintes de pond廨ation telles que le temps pass?et les visites r嶰entes. Une fois que les motifs s廦uentiels pond廨廥 sont identifi廥, un arbre bas?sur Patricia-trie est construit. Enfin, ?partir de l'arbre de motifs construit, la recommandation de pages Web aux utilisateurs actuels est effectu嶪 ?l'aide du mod鋩e probabiliste de Markov. Ce mod鋩e permet de raisonner et de calculer de mani鋨e aussi complexe que possible pour identifier les pages Web ?consulter ?l'avenir en fonction des int廨皻s de navigation pass廥 de l'utilisateur.