我正在寻找一种算法或方法，用于学习用户在特定程序中的操作（输入），并基于已建立的用户操作信息库，向用户提供未来操作的建议。信息库应由使用同一软件的多个用户的操作构建。用户操作取决于它们发生的顺序。这意味着，建议应基于用户在一次会话中已完成的操作。会话是一个抽象的时间段，用户在此期间使用软件。

在我的初步方法中，我考虑将用户操作建模为一个有向图，其中每个节点代表一个独特的用户操作实例。首次执行的用户操作会生成一个新节点。节点有一个计数器，表示用户执行此操作的频率。当一个用户操作在另一个操作之后执行时，就存在从一个节点到另一个节点的转换（模拟用户操作的序列）。对于每次转换，根据后续节点的计数器计算概率（即，有转换的节点）。有一个作为起点的根节点，指向所有初始节点（会话中首先执行的用户操作）。这可能是一个（隐藏的）马尔可夫模型，但我并不确定。这肯定不是贝叶斯网络，因为它可以是一个循环图（这是可取的）。

对于这个问题，已经有方法、算法、库等了吗？如果没有，我的方法如何？有替代方案或更好的想法吗？

回答：

看起来你在尝试做“推荐”，在你的案例中，特征是用户执行的“操作”。考虑到个性化（基于用户行为为每个用户构建模型）或协同过滤（通过寻找相似用户关联性构建模型）作为一个总体方向

你建议的类似于HMM，其中你认为观察是用户操作，状态是用户意图。根据你的实际应用，这可能有效也可能无效。

另一种更有前景的方法是直接构建一个判别模型（逻辑回归、SVM），使用之前的用户操作和用户历史作为特征来预测下一步行动。如果你有足够的数据，这将效果不错