[发明专利]一种基于Markov模型的用户行为预测方法

摘要

本发明公开了一种基于Markov模型的用户行为预测方法，首先采用基于信息熵的最佳阶数选取算法确定Markov模型的最佳阶数，然后根据该最佳阶数采用加权Markov模型来近似高阶Markov模型，最后对该加权Markov模型采用基于反馈的自适应权值修正方法进行修正，输出预测的业务状态。本发明能较为灵活地利用样本，仅需较少的样本量即可预测，成本较低，且其通过加权方式反映每一步历史与当前状态的相关性，并采用反馈机制自适应更新相应权值，从而能够准确地计算高阶Markov模型，极大提升预测精准度。

主权项

一种基于Markov模型的用户行为预测方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤1)，采用基于信息熵的最佳阶数选取算法，确定Markov模型的最佳阶数；步骤2)，根据Markov模型的最佳阶数采用加权Markov模型来近似高阶Markov模型；步骤3)，对步骤2)中的加权Markov模型采用基于反馈的自适应权值修正方法进行修正，输出预测的业务状态。