预测模型的在线增量式插入与删除方法技术

本发明专利技术涉及预测模型的在线增量式插入与删除方法，属于计算机应用技术领域。本发明专利技术在标准预测模型ＰＰＭ的基础上，通过引入非压缩后缀指针、增量式插入和增量删除操作机制，实现了ＰＰＭ模型的在线增量更新机制。本发明专利技术可广泛应用于预测模型的在线更新。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及预测模型的在线增量式插入与删除方法，属于计算机应用
，本专利技术可广泛应用于预测模型的在线更新。
技术介绍
标准局部匹配预测模型(PPM；Prediction by Partial Match)是一种上下文关系模型，它用马尔可夫模型来存储上下文关系，树中的每个节点代表从根到该节点的访问序列，节点中的计数代表访问序列的访问频率，并可利用上下文关系进行预测，其中上下文关系的长度称为阶。标准PPM有着广泛的应用，比如用作Web预测模型时，称其为基于局部匹配的Web预测模型，其中模型元素对应Web页面的访问事件，上下文关系依赖于这些事件的顺序，Markov预测树用来描述用户的浏览特征，通过序列匹配来预测用户将来的访问请求。目前预测模型是基于先训练后测试的静态模式，无在线能力，更新过程一般采用定期重新构造一遍PPM预测树的方法。因此，这些PPM模型不能随时加入新的用户请求和删除过时信息，当用作具体应用领域时，比如局部匹配的Web预测模型时，会导致模型中包含的用户浏览模式与新的用户访问请求不一致，不能体现当前用户的浏览兴趣，从而降低模型的预测能力。专利技术内容本专利技术的目本文档来自技高网...

【技术保护点】
预测模型的在线增量式插入与删除方法，其特征在于具体实现步骤如下：　步骤一、构造带有非压缩后缀指针的ＰＰＭ预测树首先给出相关概念的定义，其次提出构造带有非压缩后缀指针的ＰＰＭ预测树的步骤；　步骤二、增量式插入的方法　在步骤一 基础上，提出一种在线更新操作中增量式插入的方法；　步骤三、增量式删除的方法　在步骤一基础上，提出一种在线更新操作中增量式删除的方法。

【技术特征摘要】
1.预测模型的在线增量式插入与删除方法，其特征在于具体实现步骤如下：步骤一、构造带有非压缩后缀指针的PPM预测树首先给出相关概念的定义，其次提出构造带有非压缩后缀指针的PPM预测树的步骤；步骤二、增量式插入的方法在步骤一基础上，提出一种在线更新操作中增量式插入的方法；步骤三、增量式删除的方法在步骤一基础上，提出一种在线更新操作中增量式删除的方法。2.根据权利要求1所述的预测模型的在线增量式插入与删除方法，其特征在于步骤一中相关概念的定义为：定义1：滑动窗口滑动窗口定义为h，h≤M个请求访问序列<T1，I1>，<T2，I2>，<T3，I3>，...，<Th，Ih>，其中M表示一个窗口最多包含的请求个数，Ti(i＝1，2，3…)为元组的请求时间，Ii表示实体，且Ti+1>Ti。3.根据权利要求1所述的预测模型的在线增量式插入与删除方法，其特征在于步骤一中构造带有非压缩后缀指针的PPM预测树的步骤为：第(1)步：初始状态...

【专利技术属性】
技术研发人员：古志民，班志杰，付引霞，石磊，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]