1. 利用扩展权限获取历史数据
- 安装“Local History”插件：在扩展商店搜索并添加→允许访问浏览记录→保存过去30天的所有页面访问数据（包括时间戳和停留时长）。
- 导出CSV文件：点击插件图标→选择“导出数据”→生成包含URL、标题、访问日期的表格→用于分析高频访问的网站类别（如科技博客或购物平台）。
2. 通过脚本实现自动化推荐逻辑
- 安装“Tampermonkey”扩展：在用户脚本库搜索“BrowseHistoryRecommender”→启用脚本→根据历史记录自动生成推荐链接（如常访问新闻站点则推送相关头条）。
- 自定义推荐规则：在脚本设置中修改关键词匹配逻辑→例如将“人工智能”相关的页面访问超过5次后→自动在侧边栏显示技术文档或课程推荐。
3. 结合第三方API增强推荐精准度
- 调用Google Discovery API：在开发者控制台创建项目→获取API密钥→编写脚本将浏览历史发送至接口→返回基于协同过滤算法的个性化内容（需处理跨域请求问题）。
- 集成Notion数据库：使用“WebClipper”插件保存页面到Notion→创建标签体系（如“工作”“兴趣”）→通过查询标签关联性生成推荐队列（适合知识管理场景）。
4. 本地化模型训练与部署
- 下载历史数据包：在Chrome设置中导出HTML格式的浏览记录→使用Python的`beautifulsoup`库解析URL→统计域名出现频率（如`example.com`出现100次则判定为高频站点）。
- 训练简单分类器：基于Scikit-learn构建决策树模型→输入特征包括访问时段、页面类型（视频/文本）、停留时间→输出推荐评分（高评分内容优先展示）。
5. 隐私保护与数据脱敏处理
- 禁用敏感权限：在扩展管理页面撤销“读取浏览记录”权限→改用手动上传加密数据（如Base64编码后的文件）→确保云端处理时无法识别个人身份。
- 设置数据过期时间：在插件设置中启用“7天后自动清理历史缓存”→避免长期存储敏感信息（符合GDPR隐私法规要求）。