好吧，这可能无法彻底回答问题，但是由于您正在处理信息检索，因此它可能会有一些用处。该页面包含一组特征以及与搜索引擎的页面排名方法相关的相关性。作为网页本身的免责声明：

请注意，这些因素并不是搜索引擎用来对网站进行排名的“证据”，而只是显示了排名较高的网页的特征。

所指出的列表可能会让您了解哪些功能可以很好地选择。例如，考虑到第二个最相关的特征，# of google +1's，如果他/她访问许多具有高# of google +1 的页面（推断“用户语境”）。因此，您可以尝试“猜测”一些其他关系，这些关系可能会为您的跟踪应用程序提供有趣的功能。

目标决定了特征，所以我一开始会尽可能多地取，然后使用交叉验证来选择最优子集。

我有根据的猜测是马尔可夫模型会起作用。如果你离散化动作空间（例如，选择这个菜单项、按下那个按钮等），你可以根据过去的动作预测下一个动作。这是一个序列或结构化的预测问题。

对于商业产品，搜索应用分析。

这些年来，我见过一些类似的系统。我记得一家名为 ClickTrax 的公司，如果我没记错的话，它被谷歌收购了，他们的一些功能现在是谷歌分析的一部分。

他们的目的是营销，但同样的概念也可以应用于用户体验分析。他们系统的美妙之处在于跟踪的内容是由网站管理员定义的——在您的情况下是应用程序开发人员。

我可以想象，作为一名应用程序开发人员，我希望能够看到关于两件事的统计数据——任务完成情况和一般功能使用情况。

作为任务完成的一个例子，我可能有 3 种打印页面的方法 - Ctrl+P、文件->打印和工具栏按钮。我希望能够比较使用情况，看看工具栏按钮使用的屏幕空间是否真的值得。

作为一般功能使用的示例，我想在我的应用程序中定义一组功能，并将我的开发工作集中在扩展最终用户最常使用的功能上。一些可能需要点击 5 次并且很受欢迎的功能，我可能想提供一个热键，或者减少点击次数来激活该功能。还有活动时间。根据应用程序，我可能想知道花费在特定功能上的平均时间。

我想看的另一件事是点击流。在我的应用程序中，人们如何从 A 点到达 B 点？什么是最受欢迎的 B 点？最受欢迎的起点是什么？