一种基于向量化特征的用户网络行为预测方法，它属于数据挖掘和行为预测技术领域。本发明解决了现有方法对用户网络行为预测的准确率低的问题。本发明根据用户网络行为的关联性特点，使用用户相关的用户访问日志，对用户的网络行为进行行为事务划分；再根据划分好的网络行为事务，对用户网络行为进行特征提取；最后根据提取出的用户网络行为的特征向量，对用户网络行为进行关联性分析，将关联性强的用户网络行为合并为一类，并根据分类结果对用户的网络行为进行预测。本发明方法将关联性强的用户网络行为进行了合并，提升了对用户网络行为预测的准确性。本发明可以应用于对用户网络行为的预测。