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提出一种基于最大频繁序列模式的页面推荐技术。由于考虑了用户会话的页面访问顺序，比一些不考虑页面访问顺序的推荐技术有更高的准确率。通过引入一树型结构．其上压缩存储了所有最大频繁序列。由于前缀相同的序列共享共同的树结点，从而大大节省了存储空间。推荐引擎截取用户活动会话中最近被访问的页面子序列，与树的部分路径进行匹配，无需在整个模式库中搜索相同或相似的模式．加快模式匹配的速度．更好地满足页面推荐的实时要求。实验证明，方法是有效的。