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摘 要 ：随着WWW的迅速扩张和网络用户的急剧增加,准确预测Web用户的访问行为对减少用户的感知延时、提高网络服务质量具有重要作用.文章分析了传统Markov模型的优缺点,针对低阶Markov模型准确率不高,而高阶Markov模型状态空间复杂度较高的缺点,提出了一种新的K步Markov模型(K-Step Markov Model,K-SMM),并引入了偏爱度的概念,建立了基于偏爱度的多步Markov网页预测模型(Preferred K-Step Markov Model,PKSMM).实验结果表明,该模型可以获得更高的预测准确率与覆