我已按以下格式录制了约1000个条目的数据集。
TimeStamp | Action | UserId
2015-02-05 | Action1 | XXX
2015-02-06 | Action2 | YYY
2015-02-07 | Action2 | XXX
...
我尝试根据数据集中的Actions历史记录预测特定用户的未来Users。你对我应该看哪些算法有一些想法，因为我对这个领域很陌生。
修改
主要目标是为单个用户和操作找到周期性模式（基于时间戳）。应该随着时间的推移分析用户的历史，以找到特定行动的高峰。
答案 0 :(得分：0)
您可以使用Naive Bayes为用户分类Action，您需要将Action用作Naive Bayes和UserId的标签（类）和/或timeStamp作为自变量