近年来，随着社交网络、电子商务网站的兴起，人们的消费习惯正在慢慢地发生变化，越来越多的人开始通过互联网获取推荐的服务信息并线下消费体验服务，为了满足用户日益增长个性化消费的需求。本文通过对用户情境的预测，提出了一种个性化的推荐算法，具有一定的实际意义。　　本文重点提出了一种基于Markov预测的个性化推荐算法，研究了解决数据稀疏性问题的Slope One算法、Markov预测用户兴趣点的算法并改进协同过滤推荐算法。最后，通过实验验证了这些算法的性能。　　目前Markov预测法的理论研究已成熟，本文论述了Markov预测法的理论基础及其使用场景，介绍了Markov预测法的特点和步骤。同时本文对用户情境的信息进行相关研究和分类，提出了基于情境功能的分类方法并分析了用户特定情境信息的特征；并且使用Slope One算法的思想解决数据稀疏的问题，实现了一种基于Markov预测用户下一时刻的兴趣点的预测算法。　　在个性化推荐研究方面，本文提出了一种改进的个性化推荐算法，在研究分析了协同过滤推荐系统中存在的问题和不足的基础上，提出了融合用户情境信息的计算用户兴趣点相似度的方法。融合了用户兴趣点的地理位置信息计算用户兴趣点相似度，并进一步选择目标用户的最近邻居集，从而提高推荐的质量，真正意义上满足用户的个性化需求。　　本文通过使用GooSeeker提供的MetaStudio工具采集大众点评的数据作为实验数据集。数据集主要包括餐厅数据和用户数据，其中用户数据中记录了用户的消费记录，餐厅数据中包含有餐厅的基本属性信息。结合实际情况，确定研究方法，对数据进行解析处理，以达到实验的要求。设计对比实验，与传统的推荐算法进行对比。结果表明，本文中提出的基于Markov预测的推荐算法得到的实验结果优于基于余弦相似度的推荐算法。