在数据分析和内容运营领域，了解用户行为模式至关重要。通过SQL查询找出阅读特定文章的用户以及他们最常浏览的其他文章，能够为网站运营、内容推荐等提供有力支持。

我们要明确目标。假设我们有一个数据库，其中包含两个主要表：用户文章阅读记录表（user_article_read）和文章信息表（article_info）。user_article_read表记录了用户阅读文章的行为，包含字段如用户ID（user_id）、文章ID（article_id）以及阅读时间（read_time）；article_info表存储了文章的相关信息，例如文章ID（article_id）和文章标题（article_title）。

要找出阅读特定文章的用户，我们可以使用如下SQL查询：

SELECT user_id
FROM user_article_read
WHERE article_id = '特定文章的ID';

这个查询从user_article_read表中筛选出阅读了指定文章ID的所有用户ID。

接下来，对于这些阅读了特定文章的用户，我们要找出他们最常浏览的其他文章。这需要进行一些复杂的操作。我们可以先通过子查询获取阅读特定文章的用户ID列表，然后再基于这个列表查询他们阅读的其他文章，并统计阅读次数。示例代码如下：

SELECT article_id, COUNT(*) AS read_count
FROM user_article_read
WHERE user_id IN (
    SELECT user_id
    FROM user_article_read
    WHERE article_id = '特定文章的ID'
) AND article_id!= '特定文章的ID'
GROUP BY article_id
ORDER BY read_count DESC
LIMIT 10;

这段代码首先在子查询中获取阅读特定文章的用户ID，然后在主查询中筛选出这些用户阅读的其他文章，通过GROUP BY对文章ID进行分组，并用COUNT(*)统计每篇文章的阅读次数，最后按照阅读次数降序排列，并取前10篇文章（这里LIMIT 10可以根据实际需求调整）。

通过这样的SQL查询组合，我们就能够清晰地了解到阅读特定文章的用户群体，以及他们除了这篇文章之外最常浏览的其他文章。这对于网站优化内容推荐算法、挖掘用户兴趣、提升用户体验都具有重要意义，帮助我们更好地满足用户需求，提升网站的运营效果。