新信息、新产品、新服务大都在不断被推上web,同时,用户的种类、数量和关注点也在增加。一方面,用户己经疲于以“人海扮针”的方式搜寻信息,另一方面web网上的服务商也在不断设法获取用户的兴趣爱好,以填补用户和网站之间的信息鸿沟。个性化技术就是基于这种需要产生的。传统个性化技术(如CF技术、基于内容过滤技术)中存在着一些限制,如处理大数据量的能力差、依赖于用户的登记信息,不能获取web对象之间丰富的语义联系等。为解决传统技术中出现的这些问题,将web使用日志的挖掘应用到个性化技术中。本文提出了一个基于序列模式挖掘的个性化技术,它使用概念格(concept lattice)作为存储频繁序列的数据结构。序列模式挖掘就是发现序列数据库中的频繁子序列作为用户感兴趣的模式。概念格适用于挖掘包括序列模式在内的各种知识。依据序列模式发现的特点,频繁概念格可以改善模式发现的时空性能。