??????????????? ? ?????? ??????????????

Основное внимание уделяется проблеме построения моделей, представляющих поведение пользователей в прошлом, которые способны предсказать наиболее вероятные ссылки, которые пользователь запросит при просмотре страницы. WUM специально разработан для выполнения приложений путем анализа данных об использовании. Результаты работы алгоритма кластеризации Grey используются в качестве входных данных для модели Grey Moving Probability Markov Model для предсказания следующего визита пользователей. Этот подход моделирует навигационные сессии и для предсказания следующего навигационного шага использует вероятности перехода с двумя подходами к оценке. Прогнозирование - это способ анализа исторической информации для расчета наиболее возможной вероятности следующего запроса; при этом сопоставляется модель просмотра веб-сайта будущими пользователями и клиентами. Существует множество преимуществ для реализации прогнозирования в Интернете, таких как персонализация веб-сайта, соответствующая структура сайта, бизнес-аналитика и т. д. Вероятность транзакций больше подходит для прогнозирования следующего запроса пользователя. В модели прогнозирования используется цепь Маркова переменной длины для предсказания категории следующего состояния пользователя с помощью вероятности транзакции.