随着科技的日益进步及互联网技术的迅速发展，通过Web获取信息已成为当今时代的主流，以查账为主要手段的审计职业也逐渐开始广泛运用计算机、数据库、互联网等信息技术进行管理。为了能更好地帮助审计员从海量的被审数据中找出疑点，查找审计线索，目前各省市审计机关及审计师提供给国家审计署许多行之有效的审计方法(审计案例)，这为审计工作者提供了许多便利，大大提高了其工作效率。然而提供的审计方法逐年迅速增长，信息过载问题使得用户在选择审计方法时遇到了巨大困难，如何能够有效地帮助用户尤其是审计相关专业知识薄弱的工作者，快速且准确地从大量的审计方法中查找到自己所需的相关审计方法就成为一个亟待解决的问题。针对上述存在的问题，本文将主要从以下几个方面做深入研究：1.本文主要涉及的是对审计方法的推荐，由于审计方法资源能够获得完整的内容描述，在推荐系统中应用基于信息过滤的方法，根据审计方法资源与用户需求的相似性，更能从内容本质上推荐给用户真正需要的审计方法；2.提出一种审计方法推荐混合算法，由于审计方法资源具有不同类型的内容，它不仅包含文本类型的内容，还包含流程图、审计脚本语言等。因此在推荐系统中另外加入了流程图及其审计脚本语言相似性比较的内容，从而提高了推荐的精确度；3.将基于案例推理的思想引入到审计方法推荐系统中，一定程度上降低了审计方法的检索难度及其复杂度；4.由于传统的信息过滤算法只能解决文本的相似度，没有考虑到审计方法资源的权威性、发表时间以及被用户引用的次数。所以本文提出带有审计资源信誉度的信息过滤技术，并与概率模型相结合，提高了推荐的准确度；5.基于以上技术和算法，本文将初步实现一个审计方法推荐系统，本系统设计是在Windows XP环境下，运用Eclipse工具，使用Java语言实现。并用实例对系统进行相应的测试，论证系统的可行性及有效性。总之，本文将基于信息过滤、案例推理的方法以及概率模型整合应用于审计方法推荐系统中，并在流程图相似性度量和程序脚本语言相似性度量方面做了一定的研究，本文的研究结果对于研究结构较复杂文档的推荐以及相似性比较都有一定的参考价值。