命 令、W及接着另一个高亮。运个用户历史信息可被用来预测下一个命令。
[0040] 包括用户id允许基于用户的（来自社区日志的）对数据的分类、过滤、或选择。如 前面所提及的，与用户id相关联的用户的实际身份可保持匿名。相反，关于用户的特性或 属性可从记入日志的命令推断或从关于用户给定的信息（具有来自用户的许可）知晓。
[0041] 尽管顺序被示为表的一部分，但是顺序可基于命令被存储的次序或命令的相关联 的时戳（未不出）来被分派。
[0042] 在进一步的实施例中，当用户许可时，命令日志还可存储命令被使用的位置。位置 可W具有地理坐标、蜂窝ID、地址、计算机名等的形式。
[0043] 与特定用户的使用历史相关联的命令日志（例如，用户专用命令日志）中的信息 可与来自社区日志的信息进行组合W生成个性化社区模型，其基于生产力应用的多个用户 随时间的过往动作。个性化社区模型可采用来自命令日志的特定用户数据和来自社区日志 的社区数据来预测下一个动作。
[0044] 用户体验可通过预测基于本发明各实施例的个性化社区模型来被裁减为用户个 人风格。预测可被呈现为，例如，命令的部分W及特征捜索或作为动态预测工具栏的部分。 为了促进将预测的命令显现到所显示的UI上，提供预测引擎。预测引擎可访问用户模型W 预测用户将采取的下一个动作。
[0045] 用户模型包括对应于使用模式的信息并可包括个性化社区模型。用户模型通过处 理来自用户专用命令日志和/或社区命令日志的数据来生成。预测引擎被用来通过显现预 测的命令提供对用户的下一个动作的建议。
[0046] 在许多实施例中，下一个动作是命令。在某些实施例中，系统预测的下一个动作可 W是命令或运可W是相对于正在被该用户使用的程序或甚至某些其它程序、产品、或设备 的某个其它动作。其它动作包括，但不限于，发送或接收电子邮件、即时消息，或语音或视频 呼叫。
[0047] 图2示出了根据本发明的一个实施例的用于将命令显现在用户界面内的系统的 图示。
[0048] 参见图2,系统可包括预测引擎200。预测引擎200可使用硬件和/或软件来实现。 预测引擎200可包括具有存储在一个或多个计算机可读介质上并且可使用处理器（例如， 用户计算设备110的处理器）来执行的计算机可执行指令的形式的预测算法。在某些实施 例中，预测算法可W具有通过可编程逻辑口或其它硬件实现来整体执行或部分执行的逻辑 的形式。
[0049] 预测引擎200可接收数据、确定可能性、并基于所确定的可能性来输出预测命令。 由预测引擎200使用的数据可包括社区数据210、用户专用数据220、和上下文数据230。预 测引擎200预测的命令可作为诸如生产力应用的应用的UI的一部分被输出在例如用户计 算设备的显示240上。
[0050] 社区数据210可从社区日志获取并且可能够传达数据之间关系的任何合适 的且可捜索（例如可被解析）的格式（例如表）存储。社区日志的本地副本可能对用户计 算设备（W及预测引擎200)可用。
[0051] 用户专用数据220可从用户专用日志获得。用户专用日志可W是用户的命令日 志，运样用户专用数据220提供活跃用户的使用历史。
[0052] 除了用户专用数据220和社区数据210之外，预测引擎200可接收上下文数据230 W生成预测。某些上下文数据可从（从用户专用命令日志接收的）用户专用数据获得。在 其它情况中，上下文数据从存储与活跃用户的当前生产力应用会话相关的信息的其它存储 器位置获得。
[0053] 上下文包括，但不限于，命令何时发生（日期/时间）、交互之间的时间长度（或 自上一个动作或命令W来的时间量）、用户的特定动作或无动作、位置（地理位置、家、办公 室、移动）、内容（在生产力应用内正在交互的文档或文件）、历史（除了下一个命令的发生 速度W外的信息）、客户端类型、应用许可（读取模式、完全编辑模式）、应用类型、应用状态 (文本或图像的选择、新文档、现有文档）、文件等等。上下文还可包括用户的之前的命令。
[0054] 根据特定命令日志视图，来自社区日志的社区数据210和来自用户专用日志的用 户专用数据220可被获得。"命令日志视图"指日志中的用作由预测引擎处理的数据流的 部分的各部分数据。在某些实施例中，预测引擎可生成命令日志视图。命令日志视图可基 于，但不限于，命令频率（例如，命令使用的发生率或计数）、用户/客户端分类（例如，访 问数据的客户端的类型）、日志中存在的场景、或命令被执行的一天里的时间。上下文数据 230可被用来增加预测并且，在某些实施例中，便于来自一个或两个数据源的命令日志视图 (例如，来自用户专用日志和社区日志）的选择。 阳化5] 命令日志视图的示例在W下示例中被提供。运些示例不应当解释为限制。此外， 在预测下一个命令时，一个或多个命令日志视图可被分开使用或结合使用。因此，根据各种 实施例，预测引擎200可接收来自社区数据命令流的数据（社区数据210)和来自特定用户 命令流的数据（用户专用数据220)。运两个命令流可使用适用于一个或两个命令流的一个 或多个命令日志视图来分析，且结果用于预测活跃用户的下一个动作。
[0056]命令日志视,图示巧1 1一命令频率
[0057] 在某些实施例中，对于命令频率一命令日志视图，为确定用于预测下一个命令的 发生率，可使用社区数据210和/或用户专用数据220为活跃用户创建命令到命令转换表， 其中条目（i，j)包含从社区数据210和/或用户专用数据220中获得的数据集合中的命令 j紧跟命令i的次数。表中的该计数（即，命令j紧跟命令i的次数）可被转换为可能性 (或发生率）。
[0058] 除了针对用户专用数据220 (例如，用户专用日志的命令频率一命令日志视图）的 命令到命令转换表之外，各实施例为用户生成命令到命令转换表用于社区数据210 (例如， 社区日志的命令频率一命令日志视图）的聚集。聚集中的用户的集合可从全部可用的用户 数据或全部用户的子集中创建。活跃用户的转换表可从来自用户专用数据220和社区数据 210(作为整体或来自社区数据210的子集）的聚集数据的数据集合中创建。根据运个实施 例，来自一个用户的命令流和来自全部用户的命令流基于命令频率被"查看"（例如，过滤或 定义）并接着被组合。
[0059] 在一个实施例中，来自社区数据210的计数可在被转换到可能性之前被添加到来 自活跃用户的用户专用数据220的计数。该聚集信息围绕特定生产力应用的全部用户或用 户子集中的使用模式提供数据集合。 W60] 在某些实施例中，命令到命令转换表的创建W及数量到可能性（或发生率）的转 换可被预测引擎200执行。在某些情况中，原始命令到命令转换表可被提供到预测引擎 200。该原始命令到命令转换表可接着由预测引擎200更新并管理，或经更新的表可被提供 给预测引擎200。表2示出了带有排序后的命令对的发生率的示例命令到命令转换表。行 表示所执行的命令而每栏表示在所执行的命令后给定命令成为下一个命令的发生率。该表 可针对每个可用命令来创建。例如，当2000条命令存在于程序中时，η= 2000。
[0061] 表 2
[0062]
阳06；3] 在诸如表2所示的转换表中发现的信息可被预测引擎200使用来预巧U用户将采取 的下一个动作。
[0064] 格子中的某些条目可W是0,指示数据集被捕捉的时间期间未被使用的命令。命令 的使用的缺乏可归因于使用趋势或阻值某些命令变得可用的程序规则。在某些实施例中， 拉普拉斯平滑可被应用于消弱具有很少信息的命令对。在一个实施例中，为生成预测，对应 于最后执行的命令的行被捜索来寻找最高可能性的下一个命令。例如，参见表2,如果上一 个执行的命令是C2,那么基于那个行中的发生率，C4是最高可能性的下一个动作。 阳0化]命今日虎视图示例2-用户/《户端分类
[0066] 通过知晓客户端类型（例如，计算设备和/或运行在设备上的应用的类型）的上 下文，特定预测命令可被显现。例如，如果确定用户正从阅读器工作，那么基于与阅读器设 备上的命令使用相关的社区和特定用户信息，特定命令可被显现。如果确定用户正在从移 动设备工作，则可作出类似考虑。
[0067] 在某些实施例中，用户人群可在社区数据W及用于创建专属模型的那些用户 人群内被标识，其中活跃用户落入那些用户人群之一内。例如，如果某人主要使用诸如 MICROSOFTWORD的产品来阅读和审阅文档，而不是用于重要的创建和/或编辑，则那个人 可被看成使用该产品来阅读和审阅文档的用户人群的部分。具体模型可针对运个用户人群 (基于用户类型）被生成，W更精确地预测他们的动作。专属模型可从特定用户类型或人群 的命令日志视图中获得。
[0068] 除了基于用户如何与特定生产力应用交互而提供的命令日志视图之外，模型可被 人群段查看。为了由人群段查看，聚集数据可从标识为具有特定知识或经验水平的人中形 成。来自用户的社区的数据可基于诸如专长（例如，由特定命令的使用反映）、与特定用户 的关系、用户所做的选择等的特性被分组到子集。选择用于帮助要显现的命令的预测的子 集也可作为命令日志视图被提供。
[0069] 例如，标识为好的编辑者的一组用户可使得他们的数据被用于创建社区模型。对 于运种情况，标识为好的编辑者的用户使用的全部命令可被用于填充社区模型。在另一情 况中，被标识为在产品（例如，数据透视表）的特定区域熟练的一组用户可被标识。此处， 仅与产品的特定区域相关的命令被用于填充社区模型。运类选择将W下考虑在内：不是每 个人在产品的全部方面都是专家，但是某些人在产品的一些区域是非常好的。在某些实施 例中，模型可基于地理区域，例如，美国或日本。
[0070] 命令日志视图还可基于社交分组。例如，可使用采用从特定社交分组中获得的聚 集数据的命令日志视图来预测命令。例如，聚集数据可从用户的一组朋友或同事取得。在一 个实施例中，聚集数据可从一个公司或公司范围的一组用户取得。例如，聚集数据可从ABC 公司获得W提供可被用于帮助预测或指导在ABC公司工作的其他用户的使用模式。
[0071] 命今日虎视图示俩I3-场景
[0072] 命令日志视图可W是基于场景的。例如，特定任务可能具有偏好的路径（即，一系 列命令）或旨在改善用户体验或减轻特定任务的一个或多个路径。示例场景包括文档格式 化。通常，文本可通过改变