Previsão e análise do comportamento de navegação do utilizador da Web

Centra-se principalmente no problema da constru誽o de modelos para representar o comportamento de utilizadores passados, capazes de prever as liga踥es mais prov嫛eis que um utilizador solicitar?ao visualizar uma p墔ina. O WUM foi especificamente concebido para realizar aplica踥es atrav廥 da an嫮ise dos dados de utiliza誽o. Os resultados do algoritmo de agrupamento Grey s緌 utilizados como entrada para o modelo de Markov de probabilidade m镽el Grey para prever a pr闛ima visita dos utilizadores. Esta abordagem modela as sess髊s de navega誽o e prev?o pr闛imo passo de navega誽o utilizando probabilidades de transi誽o com duas abordagens de estima誽o. A previs緌 ?uma forma de analisar informa踥es hist鏎icas para calcular a maior probabilidade poss癉el do pr闛imo pedido; o padr緌 de navega誽o quando os futuros utilizadores e clientes est緌 a navegar no s癃io Web ?correspondido. Existem muitas vantagens baseadas na Web para implementar a previs緌, tais como a personaliza誽o do s癃io Web, a estrutura adequada do s癃io Web, a intelig瘽cia comercial, etc. As probabilidades de transa誽o s緌 mais adequadas para prever o pr闛imo pedido dos utilizadores. No modelo de previs緌, a cadeia de Markov de comprimento vari嫛el ?utilizada para prever a categoria do estado seguinte dos utilizadores com a probabilidade de transa誽o.