标签： machine-learning dataset feature-extraction hidden-markov-models bayesian-networks
我正在构建一个模型来预测日志数据中的用户操作。我在一年多的时间内收集了多个会话中用户操作的数据。
我对以数据集形式表示日志的方式感到困惑，以便应用机器学习算法。我浏览了几篇研究论文，其中科学家使用贝叶斯方法和HMM来表示数据集中用户操作的状态。但问题在于论文没有详细介绍。
所以我的问题是 - 在多个会话中随着时间推移一组用户操作，如何创建状态转换图（或用户操作的任何其他表示）来预测下一个用户操作。
感谢任何帮助！