以下是Chrome浏览器插件是否支持用户行为自动分类模块的相关内容：
基于网页结构分析实现分类
部分Chrome浏览器插件能够解析网页的HTML代码，依据标签、属性等特征判断内容类别。例如，识别特定区域内的标签来确定是文本、图片还是视频等内容，进而对用户浏览的页面进行分类。
利用关键词匹配进行分类
一些插件会预设特定领域的关键词库，当网页中出现相关关键词时，将其归类到相应类别。比如在健康类页面，若出现“症状”“治疗”等词，插件就会判定该页面为健康相关内容，从而实现对用户浏览行为的分类。
借助机器学习算法实现智能分类
先进的插件运用机器学习模型，对大量网页数据进行学习和训练，从而自动识别内容类别。例如通过对不同类型文章的学习，准确判断新页面所属类别，以此对用户的浏览行为进行精准分类。
结合用户行为分析辅助分类
某些插件会根据用户的浏览历史、收藏偏好等行为数据，辅助判断当前网页的内容类别。若用户经常浏览科技类页面，当访问新页面时，插件可能会更倾向于将其识别为科技类，从而完成对用户行为的分类。
参考第三方数据源提高分类准确性
还有些插件会参考外部的数据源，如行业分类标准、专业的内容分类数据库等，来提高内容类别识别的准确性，进而更精准地对用户行为进行分类。