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简要概括
学习用数据：若干的用户访问日志（带时间戳）
输入：用户当前的一个访问
输出：用户接下来可能的访问
要求：看重准确率高过召回率
目前的想法是把“一段时间内，用户先后访问了A和B”设置为AB之间的一条有向边，然后构造出一张图在里面处理。但是没有想出很明确的算法……
现有的各种数据挖掘工具有处理这种问题的现成算法么？
学习用数据：若干的用户访问日志（带时间戳）
输入：用户当前的一个访问
输出：用户接下来可能的访问
要求：看重准确率高过召回率
目前的想法是把“一段时间内，用户先后访问了A和B”设置为AB之间的一条有向边，然后构造出一张图在里面处理。但是没有想出很明确的算法……
现有的各种数据挖掘工具有处理这种问题的现成算法么？
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binux 2015-04-21 11:24:02 +08:00  1
你想多了，输入只有「当前的一个访问」，统计这「一个访问」最多的下一个访问就完了。
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lsylsy2 OP @binux 需要的不是“下一个”，而是“下若干个”；
具体的说是“输入用户当前的访问，输出一个集合，集合内是用户接下来若干时间（比如半小时）内可能访问的东西” |
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lsylsy2 OP 然后“看重准确率高过召回率”的意思是
P（集合内的某个元素被访问）优先级大于P（用户访问的元素在集合内） 所以这个集合不能过大而包罗万象 |
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yangff 2015-04-21 12:51:56 +08:00 via Android
隐马？
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yangff 2015-04-21 12:56:02 +08:00 via Android 1
哦。。就是马尔可夫模型。。
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