Previsão e análise do comportamento de navegação do utilizador da Web

Centra-se principalmente no problema da construção de modelos para representar o comportamento de utilizadores passados, capazes de prever as ligações mais prováveis que um utilizador solicitará ao visualizar uma página. O WUM foi especificamente concebido para realizar aplicações através da análise dos dados de utilização. Os resultados do algoritmo de agrupamento Grey são utilizados como entrada para o modelo de Markov de probabilidade móvel Grey para prever a próxima visita dos utilizadores. Esta abordagem modela as sessões de navegação e prevê o próximo passo de navegação utilizando probabilidades de transição com duas abordagens de estimação. A previsão é uma forma de analisar informações históricas para calcular a maior probabilidade possível do próximo pedido; o padrão de navegação quando os futuros utilizadores e clientes estão a navegar no sítio Web é correspondido. Existem muitas vantagens baseadas na Web para implementar a previsão, tais como a personalização do sítio Web, a estrutura adequada do sítio Web, a inteligência comercial, etc. As probabilidades de transação são mais adequadas para prever o próximo pedido dos utilizadores. No modelo de previsão, a cadeia de Markov de comprimento variável é utilizada para prever a categoria do estado seguinte dos utilizadores com a probabilidade de transação.