要實現MySQL文章上一篇下一篇推薦的功能，需要結合資料庫查詢和用戶行為數據進行分析。以下是一種可能的實現方法：

1. 存儲文章數據：在資料庫中創建一個表來存儲文章信息，包括文章的標題、內容、發布時間等。

2. 存儲用戶行為數據：另外創建一個表來存儲用戶閱讀文章的行為數據，包括用戶ID、閱讀時間、閱讀的文章ID等。

3. 實現推薦算法：可以使用一些常見的推薦算法，如基於內容的推薦、協同過濾推薦等。具體實現方式可以根據你的需求和偏好選擇合適的算法。

基於內容的推薦：根據文章的內容相似度進行推薦。可以通過提取文章的主題、關鍵字等信息，建立文章之間的相似度矩陣，並根據用戶的歷史行為數據來預測用戶可能感興趣的文章。

協同過濾推薦：根據用戶的歷史行為數據，找到與用戶興趣相似的其他用戶，並基於這些用戶的閱讀行為來推薦文章。可以通過計算用戶之間的相似度矩陣，找到相似度較高的用戶，並基於這些用戶的閱讀行為來預測用戶可能感興趣的文章。

在實現過程中，可以使用MySQL的查詢語句來獲取用戶歷史行為數據和文章數據，並根據推薦算法進行計算和分析。例如，可以使用JOIN操作將文章表和用戶行為表連線起來，使用GROUP BY語句將相似的用戶聚合在一起，使用COUNT、SUM等聚合函式來計算用戶的歷史行為次數和相似度分數等。

以上是一個大致的實現思路，具體的實現方式和算法選擇還需要根據你的實際需求和業務場景來進行調整和最佳化。

另外，為了提高推薦準確性和用戶體驗，還可以考慮使用一些機器學習庫和工具來進行模型訓練和最佳化，如Python的Scikit-Learn庫等。

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