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针对个性化实时推荐系统的不足，提出通过构造BP树的方法压缩访问事务集。采用一个实时推荐的系统模型，将耗时的数据预处理放在离线模块，实时推荐采用动态修剪BP树的方法，穿过访问模式树的相关部分，利用网页推荐算法得到频繁访问集，生成推荐集。结果表明该算法只需扫描数据库一次，得到的频繁模式可满足页面实时推荐的快速需求。