基于MarKov链的Web访问序列挖掘算法：原理、优化与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，互联网的飞速发展使得Web数据呈爆炸式增长。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第51次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2022年12月，我国网民规模达10.67亿，互联网普及率达75.6%。如此庞大的用户群体在访问Web站点时会产生海量的访问数据，这些数据蕴含着丰富的用户行为信息。对Web访问序列进行挖掘，能够揭示用户的行为模式、兴趣偏好和需求，为提升网站服务质量、优化用户体验提供有力支持。

通过挖掘Web访问序列，网站管理者