谷歌浏览器书签智能分类跨平台应用研究是一个涉及计算机科学、人工智能和用户体验设计的复杂项目。以下是一些可能的研究步骤和方法：
1. 需求分析：
（1） 确定目标用户群体和他们的需求。
（2） 分析现有书签管理工具的优缺点。
2. 数据收集：
（1） 收集用户在谷歌浏览器中创建的书签数据，包括书签名称、链接、创建时间等。
（2） 收集用户对书签管理工具的使用反馈。
3. 数据预处理：
（1） 清洗数据，去除无效或不完整的数据。
（2） 标准化数据格式，以便进行后续处理。
4. 特征工程：
（1） 从数据中提取有用的特征，如书签类型、链接来源、访问频率等。
（2） 使用文本挖掘技术提取书签内容的特征。
5. 模型选择与训练：
（1） 根据问题的性质选择合适的机器学习或深度学习模型。
（2） 使用公开数据集或自行收集的数据进行模型训练。
6. 模型优化：
（1） 调整模型参数，提高模型性能。
（2） 使用交叉验证等方法评估模型的泛化能力。
7. 测试与评估：
（1） 在独立的测试集上评估模型的性能。
（2） 分析模型在不同条件下的表现，如不同用户群体、不同设备等。
8. 用户界面设计：
（1） 设计直观易用的用户界面。
（2） 考虑不同用户的使用习惯和偏好。
9. 原型开发与测试：
（1） 开发应用的原型。
（2） 在真实环境中测试原型，收集用户反馈。
10. 迭代与完善：
（1） 根据测试结果对应用进行迭代改进。
（2） 确保应用的稳定性和性能满足用户需求。
11. 发布与维护：
（1） 将应用发布到相应的平台。
（2） 定期更新应用，修复bug，增加新功能。
在整个研究过程中，需要不断地与用户沟通，了解他们的需求和期望，确保应用能够满足他们的期望。此外，还需要关注隐私和数据安全的问题，确保用户信息的安全。