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Web預(yù)測(cè)模型是Web預(yù)取技術(shù)的核心,由于傳統(tǒng)的基于PPM樹的預(yù)測(cè)模型只考慮了用戶的瀏覽序列,因此預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度較低。本文通過結(jié)合頁面內(nèi)容以及用戶的興趣來調(diào)整模型的輸出,提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Web預(yù)測(cè)模型。實(shí)驗(yàn)表明,該模型能夠在一定程度上提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率。
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