Darbe, remiantis informacijos paieškos teorija, bandoma sukurti tinklalapio navigavimo asociacijų analizės ir prognozavimo modelį. Šio modelio tikslas – simuliuoti potencialių tinklalapio vartotojų informacijos paieškos kelius turint apibrėžtą informacinį tikslą. Modelis kuriamas apjungiant LSA, SVD algoritmus ir koreliacijos koeficientų skaičiavimus. LSA algoritmas naudojamas kuriant semantines erdves, o koreliacijos koeficientų skaičiavimai naudojami statistikoje. Kartu jie leidžia tinklalapio navigavimo asociacijų analizės ir prognozavimo modeliui analizuoti žodžių semantinį panašumą. Darbo eigoje išskiriamos pagrindinės problemos, su kuriomis gali susidurti tinklalapio lankytojai sudarant tinklalapio navigavimo asociacijas – tai yra konkurencijos tarp nuorodų problema, klaidinančių nuorodų problema ir nesuprantamų nuorodų problema. Demonstruojama kaip sukurtas modelis atpažįsta ir analizuoja šias problemas. / In this document we develop a model for analyzing and predicting the scent of a web site, which is based on information foraging theory. The goal of this model is to simulate potential web page users and their information foraging paths having specific information needs. Model is being developed combining LSA, SVD algorithms and correlation values calculations. LSA algorithm is used for creating semantic spaces and correlation values are user in statistics. Together they provide possibility to analyze word‘s semantic similarity. Primary problems of web navigation are described in this document. These problems can occur for users while creating the scent of a web site. User can face with concurrency between links problem, wrong sense link problem and unfamiliar link problem. In this document we demonstrate how model recognizes and analyzes these problems.