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当前,Web日志挖掘技术已成为实现网站个性化服务的研究热点.运用Markov模型来预测用户的浏览模式,从而提高站点访问率、为站点重组提供有利信息是该领域广泛采用的方法之一.但传统方法建立的Markov模型,存在着数据冗余复杂、模型庞大繁琐等问题.针对这些问题,介绍了一种改进的Markov模型.其方法主要是在原有模型的基础之上,在数据清洗、用户会话识别过程中删除一些不予考虑的因素,大大简化了建立的Markov模型,提高了Web日志挖掘的效率.