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随着Internet的基础结构不断扩大和其所含信息的持续增长，Internet用户越来越感觉容易在WWW服务中“资源迷向”。提高用户访问效率的方法有页面预取技术、站点动态重构技术和web个性化推荐技术等。其中web个性化推荐技术的目的就是尽可能地迎合每个用户的浏览兴趣并且不断调整推荐内容来适应用户浏览兴趣的变化，从而使现有的web模式从以网站为中心变成以用户为中心。
现有的大多数web个性化推荐技术主要是基于用户使用记录的数据挖掘方法，没有或很少考虑结合页面内容—这才是用户真正感兴趣的。本文提出一种结合用户使用挖掘和内容挖掘的web推荐服务，该推荐服务根据频繁最大前向访问路径，提出含有导航页和内容页的频繁访问路径图概念，根据滑动窗口内的最近用户访问页面内容和候选推荐集中页面内容相关性，来向用户提供个性化推荐服务。经推荐质量分析，这种方法具有较好的推荐优化能力。