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传统 Markov 链模型在用户浏览行为预测方面体现出较好的性能，但不能很好的体现出用户的兴趣度和所推荐的页面的重要性，因此本文提出类时齐 Markov 模型。该模型给不同的类别用户单独创建时齐 Markov 模型，并用时齐 Markov 模型的平稳分布表征用户的访问兴趣和页面的重要程度。本文进而提出了基于隐反馈的类时齐 Markov推荐模型，在真实的 WEB 服务器日志数据上的实验证明，类时齐 Markov 模型具有更好的推荐性能。