你想问的可能是“谷歌浏览器是否支持访问行为相似性聚类推荐”，一般来说，谷歌浏览器本身并不直接提供专门针对访问行为相似性聚类推荐的功能，但通过一些间接的方式和相关技术可以实现类似的效果，具体如下：
1. 基于地址栏的智能推荐
- 功能原理：谷歌Chrome浏览器的地址栏（多功能框）集成了机器学习模型，能够根据用户的历史访问行为、输入内容及上下文，实时推荐网址或搜索关键词。例如，若用户频繁访问某类网站（如新闻、购物），地址栏会优先推荐相关页面。
- 实现逻辑：通过分析用户关闭标签页的行为（如快速关闭某个网页），系统会降低该页面的相关性评分；反之，频繁访问的网址会被提升权重，间接实现“行为相似性”推荐。
2. 隐私保护下的数据建模
- 本地化处理：Chrome的推荐功能主要依赖本地存储的用户行为数据（如历史记录、书签），而非上传至服务器。机器学习模型在本地运行，确保数据隐私的同时，根据用户习惯生成个性化推荐。
- 匿名化学习：部分数据（如热门搜索趋势）可能通过加密方式汇总至谷歌服务器，用于优化算法，但不会关联个人身份。
3. 第三方插件与工具
- 行为分析扩展：例如“uBlock Origin”等广告拦截插件可间接影响页面加载速度，而“The Great Suspender”等工具通过冻结长时间未活动的标签页，减少资源占用，从而提升浏览器对高频访问行为的判断准确性。
- 自定义脚本：技术用户可通过`chrome://flags/`或开发者工具（按`F12`）调整参数（如关闭硬件加速、修改渲染设置），优化浏览器性能，间接改善推荐响应速度。
4. 未来功能迭代方向
- 环境自适应推荐：谷歌计划根据设备类型（如移动端、桌面端）、网络环境（如Wi-Fi或移动数据）及地域差异（如企业内网或公共网络）动态调整推荐策略，进一步提升精准度。
- 多维度行为聚类：未来可能整合更多行为参数（如鼠标轨迹、停留时间、滚动深度），通过AI模型将用户分为不同群体（如“新闻浏览者”“视频观看者”），实现更细粒度的聚类推荐。
综上所述，虽然谷歌浏览器没有直接标明“访问行为相似性聚类推荐”的功能，但通过地址栏智能推荐、本地化数据处理及第三方工具辅助，用户仍可体验到基于行为相似性的个性化服务。若需更专业的聚类分析，可结合外部工具（如Python的聚类算法库）导出浏览器数据后自行处理。