Анализ последовательности и прогнозирование следующей метки

Question

Я записал набор данных около 1000 записей в следующем формате.

TimeStamp  | Action  | UserId
2015-02-05 | Action1 | XXX
2015-02-06 | Action2 | YYY
2015-02-07 | Action2 | XXX
...

Я пытаюсь прогнозировать будущее Actions для конкретных пользователей на основе Users история в наборе данных. У вас есть идеи, на какие алгоритмы мне следует обратить внимание, так как я новичок в этой области.

РЕДАКТИРОВАТЬ

Основная цель - найти периодические шаблоны (на основе метки времени) для отдельных пользователей и действий. История пользователя должна анализироваться с течением времени, чтобы найти пики для конкретных действий.

Answer 1

Вы можете использовать Naive Bayes для классификации действий для пользователя, где вам нужно будет использовать Action в качестве метки (класса) Naive Bayes и UserId и / или timeStamp в качестве независимых переменных.