谷歌浏览器本身并不直接提供用户行为偏好分析图谱的功能，但通过一些方法和工具，可以基于谷歌浏览器的数据来实现用户行为偏好分析并构建相关图谱。具体如下：
1. 利用浏览器数据进行分析：谷歌浏览器会记录用户的浏览历史、搜索记录、书签等信息，这些数据包含了用户的浏览习惯和偏好。开发者或研究人员可以使用合适的工具和方法来解析这些数据。例如，使用SQLite工具可以解析Chrome的自动完成数据库，获取用户输入的历史记录等信息；Hindsight工具则可以帮助导出和分析Chrome浏览器数据，从而挖掘出用户的行为模式和偏好。
2. 结合第三方工具进行可视化呈现：在获取到用户行为数据后，可以借助第三方的数据可视化工具来构建用户行为偏好分析图谱。这些工具可以将复杂的数据转化为直观的图表、图形等形式，更清晰地展示用户的行为路径、兴趣点、停留时间等信息，帮助分析人员更好地理解用户行为和偏好。
3. 基于插件或扩展程序进行定制化分析：有一些针对谷歌浏览器开发的插件或扩展程序，可以帮助用户收集和分析特定的行为数据。例如，一些广告拦截插件可以统计用户对广告的点击情况，从而反映用户对不同类型广告的偏好；还有一些页面分析插件可以记录用户在页面上的鼠标移动、点击等行为，为分析用户对页面内容的兴趣提供数据支持。通过合理地使用这些插件，并进行数据的整合和分析，也可以实现一定程度的用户行为偏好分析并构建相应的图谱。
总的来说，虽然谷歌浏览器本身不直接提供用户行为偏好分析图谱的功能，但通过利用其记录的数据、结合第三方工具以及开发定制化的插件或扩展程序，可以实现对用户行为偏好的分析并构建相关的图谱。这有助于企业和个人更好地了解用户需求和行为习惯，从而优化产品设计、提升用户体验和制定更有效的营销策略。