以下是关于Google Chrome是否支持访问行为循环预测图谱生成的内容：
1. 利用现有插件进行基础分析：Chrome浏览器有一些插件可以用于网站行为分析，例如Trace扩展程序，能够追踪网站的各种动态，包括Cookie的增删改查、DOM元素的操作等，并生成可视化报告。这些插件虽然不能直接生成循环预测图谱，但可以为分析用户行为提供数据基础。
2. 结合第三方工具实现预测：可以使用一些专业的数据分析工具或软件，将Chrome收集到的用户行为数据导出并进行进一步处理。例如，使用Python的机器学习库（如Scikit-learn）对数据进行分析和建模，尝试构建循环预测模型。这需要一定的编程和数据分析知识，但可以实现更复杂的预测功能。
3. 开发自定义解决方案：如果有特定的需求和技术能力，可以开发自定义的Chrome扩展或脚本来实现访问行为循环预测图谱生成。这需要深入了解Chrome扩展开发、用户行为数据分析以及相关的预测算法。通过编写代码来收集和处理用户行为数据，并应用合适的算法进行预测，最终生成可视化的图谱。
4. 注意事项：在进行用户行为分析和预测时，需要注意保护用户隐私。确保收集的数据符合相关法律法规，并获得用户的明确同意。同时，要选择可信赖的工具和插件，避免使用可能收集用户敏感信息的工具。此外，由于用户行为的复杂性和多样性，预测结果可能存在一定的误差，需要不断优化和调整预测模型以提高准确性。