基于马尔可夫混合模型的电子商务搜索引擎用户行为聚类

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1、基于马尔可夫混合模型的电子商务搜索引擎用户行为聚类摘要:对搜索引擎用户行为进行聚类分析有利于为用户提供个性化的服务。为了能准确地刻画用户行为的动态性，提出利用马尔可夫混合模型，对电子商务搜索引擎的用户行为模式聚类。模型假设每一类用户行为可表示为一个马尔可夫模型，当用户使用搜索引擎时，每个用户以一定的概率属于某一聚类；该用户的行为序列，由对应的马尔可夫模型产生。同时，为了解决参数估计和模型自动选择的问题，将贝叶斯阴阳和谐学习理论应用于该混合模型，提出针对该模型的和谐度函数及自适应梯度算法。仿真实验结果表明，与传统的最大期望（em）算法相比，基于贝叶斯阴阳机的自适应梯度算法能更高效和准确地同时

2、进行参数学习和模型选择。最后，将所提出的聚类方法应用于真实的电子商务搜索引擎点击日志，初步验证了本模型的有效性。关键词:马尔可夫模型；最大期望算法；模型聚类；贝叶斯阴阳机；和谐度函数clusteringthepatternsofuserbehaviorsofe.commercesearchenginebasedonthemixtureofmarkovmodelsclusteringuserbehaviorpatternsofe.commercesearchenginebasedonmixtureofmarkovmodelsqinjun1*，xiaorong21.schoolo

3、fcomputerscience,south.centraluniversityofnationalities，wuhanhubei430074,china;2.taobao(china)softwarecompanylimited，hangzhouzhejiang310099,chinaabstract:clusteringthebehaviorpatternsofthecustomersishelpfultoprovidemorespecificservicesfore-commerceapplications.amixturemodelbasedonmarkovmode

4、lsisproposedtosolvethisproblemonthesearchengineofe-commercewebsite.thismodelassumesthatthebehaviorsofeverycustomerwhichusesthesearchenginecanberepresentedbyamarkovmodelandeveryuserisassignedtoaparticularclusterrandomly.basedonbayesianying-yangharmonylearningtheory,acorrespondingharmonyfunctionanda

5、nadaptivegradientalgorithmaredesignedtodealwiththeparameter-learningandmodel-selectiontasks.theexperimentalresultshowsthatthisadaptivegradientalgorithmcanachievethemodel-selectionandtheparameter-learningmoreautomaticallyandefficientlywhencomparedwithemalgorithm.atlast,thisclusteringapproachisappli

6、edonreal-worldclick-throughlogsofthesearchengineonwww.taobao.comandtheresultshowsthatthismethodcancapturethenatureofcustomers’behaviorseffectively.clusteringthebehaviorpatternsofthecustomersishelpfultoprovidemorespecificservicesfore.commerceapplications.amixturemodelbasedonmarkovmodelswasproposedt

7、osolvethisproblemonthesearchengineofe.commercewebsite.thismodelassumedthatthebehaviorsofeverycustomerwhousedthesearchenginecanberepresentedbyamarkovmodelandeveryuserwasassignedtoaparticularclusterrandomly.basedon