"そのときの1以上のユーザの行為を識別する方法であって、ユーザの行為に関連するユーザのアクション情報を受け取る工程で、ユーザの行為は当初識別されておらず、ユーザのアクション情報が非被管理データを含む工程と、コンピュータを用いてユーザのアクション情報のサブセットを識別する工程と、ユーザのアクション情報の識別されたサブセットに関連するユーザの行為の分類をユーザから受け取る工程で、識別されたユーザのアクション情報のサブセットが被管理データを含む工程と、そのときの1以上のユーザの行為に関連する追加のユーザのアクション情報を受け取る工程で、そのときの1以上のユーザの行為は当初は識別されておらず、追加のユーザのアクション情報が非被管理データを含む工程と、追加のユーザのアクション情報に基づきユーザのアクション情報の識別されたサブセット群を特定し、それによってそのときの1以上のユーザの行為を識別する工程とを含む、方法。ユーザのアクション情報を受け取る工程が、電子デバイスとのユーザの相互作用を監視する工程を含む、請求項1に記載の方法。ユーザのアクション情報には、ユーザがアクセスしている文書に関連するキーワード、ユーザがアクセスしている文書、ユーザが情報を通信する相手、およびユーザ日程表内の予約のうちの1以上が含まれる、請求項2に記載の方法。ユーザの行為には、コンインテツを修正あるいは情報を通信する一時的な一連のユーザの行為が含まれる、請求項1に記載の方法。開示された実施形態は、そのときの1以上のユーザの行為を識別するコンピュータシステムに関する。動作期間中、コンピュータシステムはユーザの行為に関連するユーザのアクション情報を受け取り、ここではユーザの行為は当初は識別されておらず、ユーザのアクション情報は非被管理データを含む。次に、コンピュータシステムはユーザのアクション情報のサブセットを識別し、ユーザのアクション情報の識別されたサブセットに関連するユーザの行為の分類をユーザから受け取る。識別されたユーザのアクション情報のサブセットが被管理データを含むことに、留意されたい。さらに、コンピュータシステムはそのときの1以上のユーザの行為に関連する追加のユーザのアクション情報を受け取り、ここでそのときの1以上のユーザの行為は当初は識別されておらず、追加のユーザのアクション情報は非被管理データを含む。次に、コンピュータシステムは追加のユーザのアクション情報に基づきユーザのアクション情報の識別されたサブセット群を特定し、それによってそのときの1以上のユーザの行為を識別する。例えば、ユーザのアクション情報の受け取りには、電子デバイスとユーザとの相互作用の監視が含まれる。その結果、ユーザのアクション情報には、ユーザがアクセスする文書に関連するキーワード、ユーザがアクセスする文書、ユーザが情報を通信する個人および/またはユーザ日程表内の予約が含まれる。さらに、ユーザの行為にはコンテンツを修正しあるいは情報を通信する一時的な一連のユーザのアクションを含めることができる。この一時的な一連のユーザのアクションは複数セッションに渡って行なわれることがあり、ユーザの行為は1以上の対応するプロジェクトの目的に関連付けることができる。一部実施形態では、ユーザのアクション情報のサブセットの識別にはクラスタリング分析の遂行が含まれる。さらに、受け取ったユーザの行為の分類における所与のユーザの行為の分類はユーザのアクション情報の複数のサブセットに関連付けることができる。加えて、ユーザのアクション情報の識別されたサブセット群の特定には、追加のユーザのアクション情報に基づくユーザのアクション情報のサブセットについての確率的スコアの生成を含めることができる。例えば、ユーザのアクション情報の所与のサブセットについての所与の確率的スコアは、追加のユーザのアクション情報とユーザのアクション情報の所与のサブセット中のユーザのアクション情報との間の一致の重み付き総和を用いて生成することができる。別の選択肢としてあるいは追加的に、確率的スコアはそのときの1以上のユーザの行為に先行する時間窓に関連する、ユーザのアクション情報の所与のサブセット中のユーザのアクション情報を用いて生成することができる。一部実施形態では、コンピュータシステムは受け取ったユーザのアクション情報を選別し、ユーザのアクション情報のサブセットを識別する前に異質なユーザのアクション情報を取り除く。さらに、ユーザのアクション情報の識別されたサブセット群の特定には、生成確率的スコアに基づく予め規定されたユーザのアクション情報のサブセット群の選択が含まれる。別の選択肢としてあるいは追加的に、ユーザのアクション情報の識別されたサブセット群の特定は追加のユーザのアクション情報に関連する文脈情報に基づくことができる。ユーザのアクション情報と追加のユーザのアクション情報はそれぞれタスクに関連付けることができ、所与のユーザの行為には一時的な一連の複数のタスクを関連付けることができる。これらの実施形態ではコンピュータシステムは、ユーザのアクション情報あるいは追加のユーザのアクション情報に基づきタスク間の遷移を識別することができ、ユーザのアクション情報の識別されたサブセット群の特定は識別された遷移に基づくことができる。識別されたそのときのユーザの行為は、様々な方法で用いることができる。例えば、コンピュータシステムは識別されたそのときの1以上のユーザの行為に基づきユーザのタイムカードを更新することができる。別の選択肢としてあるいは追加的に、コンピュータシステムは識別されたそのときの1以上のユーザの行為に基づき別の個人に対し行為更新を提供することができる。この行為更新は、そのときの1以上のユーザの行為を妨害せずにユーザとの接触を図ることができるときに、他の個人に注意喚起することができる。別の実施形態は、コンピュータシステムが行なう処理の少なくとも一部を含む方法を提供するものである。別の実施形態は、コンピュータシステムと共に使用するコンピュータプログラム製品を提供するものである。このコンピュータプログラム製品には、コンピュータシステムが行なう処理の少なくとも一部に対する命令が含まれる。全図面を通じ、同様の参照符号が対応部分を指すことに、留意されたい。さらに、同一部分の複数の事例は、ダッシュにより一つの事例符号から区別される共通の接頭辞により指定される。そのときの1以上のユーザの行為を識別するコンピュータシステム、方法、およびコンピュータプログラム製品例えば、ソフトウェアの実施形態を説明する。ユーザコンピュータ識別技法では、ユーザのアクションはユーザがコンピュータを使用している間監視される。これらユーザのアクションはユーザの行為に関連付けられるが、ユーザの行為は当初は識別されておらず、したがって追尾対象ユーザのアクションは非被管理データを構成する。次に、追尾対象ユーザのアクションをサブセットに集計例えば、クラスタリング分析を用いてし、そのサブセットに関するユーザの行為分類行為ラベル等をユーザが提供し、したがってサブセットが被管理データを構成するようにする。続いて、追加のユーザの行為そのときの1以上の当初は未識別のユーザの行為に関連するを追尾するときに、それらに1以上の分類済みサブセットを関連付けることができる。例えば、追加のユーザの行為に関する情報は、被管理学習技法を用いて1以上のサブセットにリアルタイムまたはほぼリアルタイムでマッピングすることができる。こうして、1以上のそのときのユーザの行為を特定することができる。そのときの1以上のユーザの行為を識別することで、ユーザの行為識別技法は、ユーザの時間管理を改善し、ユーザあるいはその組織の業務コストを低減し、かつ/またはユーザの生活の質を改善する例えば、ユーザが仕事をしている間の妨害を低減することにより、それがユーザの満足度を増すことのできる多種多様な解決策を促す。その結果、ユーザの行為識別技法は生産性と収益性の増大を促進することができる。続く説明では、ユーザがコンピュータと、より一般的には電子デバイスを使用している間の事象追尾をユーザのアクション情報の例示例として用い、この情報を監視し、続いてそのときの1以上のユーザの行為を識別するのに役立てるよう用いる。しかしながら、ユーザの行為識別技法における混成手法は、コンピュータの使用に直ちに関連するもの以外の情報を含む多種多様なユーザのアクション情報に適用することができることを、理解されたい。このその他のユーザのアクション情報には、聴覚情報スピーチ等、視覚情報ユーザあるいは他の個人のビデオ画像等、ユーザの動作に関連する動作情報、ユーザの感情評価、および/または位置情報例えば、ユーザが使用する携帯電話の位置に基づく周囲環境における物体に対するユーザの位置等を含めることができる。さらに、続く説明では、プロジェクト、行為、タスク、およびアクションとの間の階層関係が存在することができる。特に、一つのプロジェクトに複数の行為を関連付けることができ、これはそれぞれが複数の行為を含むことのある複数のタスクを含むことができる。さらに、一つのプロジェクトには全体的な目標あるいは目的先進度の獲得等と、より一般的には、時間の経過とともに達成される作業の目的を含めることができる。プロジェクトに関連する行為は連続して行なわれることがあり、付加価コンテンツの創成および/またはプロジェクトの目的達成に役立てるべく他人とのこのコンテンツの通信を含めることができる。例えば、行為には、会合の計画、被雇用者の雇用、評価の遂行、予算案の作成、定期的な会合への参加、問題の解決等を含めることができる。同様に、タスクや行為は、階層における個別の直前のレベルの目標あるいは目的の達成を含む異なる意味空間あるいは文脈に漸次短縮される時間規模で関連付けられる。したがって、タスクには行為の一部文書の編集等を含めることができるが、その行為には原初的な作業ファイルを開くことやマウスのクリックを行なうこと等を含めることができる。一般に、階層におけるいずれの要素も積極的あるいは消極的に定義する例えば、一つのタスクにはユーザがしていることあるいはユーザがしていないことを含めることができることに、留意されたい。ここで、ユーザの行為識別技法の実施形態を説明する。図1は、コンピュータシステム図6と図7のコンピュータシステム600あるいは700等により実行することのできるそのときの1以上のユーザの行為を識別する方法100を示すフローチャートを表わすものである。作業中、コンピュータシステムはユーザの行為に関連するユーザのアクション情報を受け取り処理110、ここでユーザの行為は当初は識別されておらず、ユーザのアクション情報は非被管理データを含む。例えば、ユーザのアクション情報の受け取りには電子デバイスコンピュータ等とのユーザの相互作用の監視を含めることができる。その結果、ユーザのアクション情報には、ユーザがアクセスする文書電子メールあるいはワープロ文書に関連するキーワード、ユーザがアクセスする文書、ユーザが情報を通信する相手、および/またはユーザ日程表内の予約を含めることができる。より一般的には、ユーザのアクション情報には電子デバイスを用いてユーザが行なうことのできるユーザの行為の全範囲のいずれをも包含させることができる。さらに、ユーザの行為にはコンテンツを修正しかつ/または情報を通信する一時的な一連のユーザの行為を含めることができる。一時的な一連のユーザのアクションは複数のセッションに渡り行なわれ、ユーザの行為はプロジェクトの1以上の対応する目的大学志願や就職等に関連付けることができる。次に、コンピュータシステムはユーザのアクション情報のサブセットを識別処理114し、識別されたユーザのアクション情報のサブセットに関連するユーザの行為の分類をユーザから受け取る処理116。ユーザのアクション情報の識別されたサブセットが被管理データを含むことに、留意されたい。例えば、ユーザのアクション情報のサブセットの識別にはクラスタリング分析の遂行を含めることができる。加えて、受け取ったユーザの行為の分類における所与のユーザの行為の分類にはユーザのアクション情報の複数のサブセットを関連付けることができる。続いて、コンピュータシステムはそのときの1以上のユーザの行為に関連する追加のユーザのアクション情報すなわち、処理110において先に受け取ったユーザのアクション情報後に生ずるユーザのアクション情報を受け取り処理118、ここでそのときの1以上のユーザの行為は当初は識別されておらず、追加のユーザのアクション情報は非被管理データを含む。次に、コンピュータシステムは、追加のユーザのアクション情報と識別されたユーザのアクション情報のサブセットとに基づき、少なくとも識別されたユーザのアクション情報のサブセット群を特定処理122し、それによってそのときの1以上のユーザの行為を識別する。例えば、被管理学習モデルを用いて追加のユーザのアクション情報を識別されたユーザのアクション情報のサブセットと比較し、少なくとも識別されたユーザの行為情報のサブセット群を特定することができる。一部実施形態では、識別されたユーザの行為情報のサブセット群の特定には追加のユーザのアクション情報に基づきユーザのアクション情報のサブセットの確率的スコアの生成を含めることができる。特に、所与のユーザのアクション情報のサブセットに関する所与の確率的スコアは、追加のユーザのアクション情報とユーザのアクション情報の所与のサブセット中のユーザのアクション情報との間の一致の重み付き総和を用いて生成することができる。別の選択肢としてあるいは追加的に、確率的スコアはそのときの1以上のユーザの行為に先行する時間窓に関連する所与のユーザのアクション情報のサブセット中のユーザのアクション情報を用いて生成することができるすなわち、ユーザのアクション情報は動的すなわち時変的であり、1以上の時間期間内のデータの一部を用いて関連性を特定することができる。さらに、識別されたユーザのアクション情報のサブセット群の特定には、生成された確率的スコアに基づき予め規定されたユーザのアクション情報のサブセット群の選択を含めることができる。例えば、関連するサブセットのパターンを用い、最大のあるいは極値の関連値を有する単一のサブセットの使用に代えそのときの1以上のユーザの行為を識別することができる。別の選択肢としてあるいは追加的に、識別されたユーザのアクション情報のサブセット群は、日時、曜日、追加のユーザのアクション情報源例えば、ユーザが目を通した文書やユーザが用いたアプリケーションプログラムおよび/または可能であればユーザを妨害することなく収集することのできる受動的情報等の追加のユーザのアクション情報に関連する文脈情報に基づくことができる。一部実施形態では、コンピュータシステムは受け取ったユーザのアクション情報を随意選択的に選別し、ユーザのアクション情報のサブセットを識別する前に異質なユーザのアクション情報を取り除く処理112。ユーザのアクション情報と追加のユーザのアクション情報はそれぞれタスクに関連付けることができ、所与のユーザの行為には一時的な一連の複数のタスクを関連付けることができることに、留意されたい。これら実施形態では、コンピュータシステムはユーザのアクション情報および/または追加のユーザのアクション情報に基づきタスク間の遷移を随意選択的に識別処理120することができ、識別されたユーザのアクション情報のサブセット群の特定を識別された遷移に基づかせることができる。識別されたそのときのユーザの行為は、様々な仕方で用いることができる。したがって、コンピュータシステムはそのときの識別された1以上のユーザの行為を随意選択的に用いることができる処理124。例えば、コンピュータシステムはそのときの識別された1以上のユーザの行為に基づきユーザのタイムカードを更新することができる。より一般的には、コンピュータシステムは例えばユーザが使用する資源を評価したり、あるいは識別されたそのときのユーザの行為に関連する関連文書を先取りしたりして、ユーザをより効率的もしくは生産的とすることで、ユーザが自らの時間を管理するのを支援することができる。別の選択肢としてあるいは追加的に、コンピュータシステムは1以上の識別されたそのときのユーザの行為に基づき、行為更新を別の個人に供給することができる。この行為更新は、そのときの1以上のユーザの行為を妨害することなくユーザと接触を図ることができるときに他の個人に注意を喚起することができる。例えば、行為更新に基づき、視覚的手掛かりアイコン等を通信プログラムあるいは通信デバイスに表示し、他の個人にユーザとの接触を図ろうとするときに注意を喚起することができる。より一般的には、ユーザが所与の時間に有限数のユーザの行為に集中するのを支援することで、ユーザの行為識別技法はユーザの満足度増進を促すことができる。例示実施形態では、ユーザの行為識別技法は1以上のクライアントコンピュータと、インターネット等のネットワークを介して通信する少なくとも1つのサーバコンピュータとを用いてすなわち、クライアントサーバアーキテクチャを用いて実現される。これは図2と以下の図6に示されており、それは図1の方法100を示すフローチャートを提示するものである。この方法期間中、コンピュータ210のユーザは行為を遂行する処理214。これらのユーザの行為には複数のタスクを関連付けることができ、これらタスクに複数のユーザの行為を関連付けることができる。サーバコンピュータ212は、例えば事象追尾あるいは1以上のセッションに渡る記録により、ユーザの行為に関連するユーザのアクション情報を監視処理216することができる。そこで、ユーザのアクション情報を集計し、ユーザのアクション情報のサブセットを識別する処理218。例えば、ユーザのアクション情報内には10,000個の異なる尺度アクセスした文書、ウィンドウあるいはスクリーンのコンテンツ、電子メール中のコンテンツ、メッセージのアドレス、キーボード入力、ユーザの身振り、視認されたウェブページ、ユーザ日程表内の予約等が存在することがあり、10個の異なるサブセットを識別することができる。次に、サーバコンピュータ212は1以上のサブセットについて分類ユーザの行為ラベル等をリクエスト処理220することができる。このリクエストは、コンピュータ210のユーザにより受け取ることができる処理222。応答時、ユーザは分類を提供処理224することができ、これがサーバコンピュータ212により受け取られる処理226。例えば、ユーザは10個の異なる識別されたサブセットを包含する3個のユーザの行為ラベルプロジェクト等を提供することができる。一般に、識別されたサブセットの数は分類数を上回る。ユーザのアクション情報のサブセットと関連する分類の組み合わせは、サーバコンピュータ212により用いられ、ユーザの行為モデルを調整あるいは生成処理228することができる。続いて、ユーザがコンピュータ210上でそのときの1以上の行為を遂行する処理230ときに、サーバコンピュータ212はこれらのそのときの行為に関連する追加のユーザのアクション情報を監視処理232することができる。さらに、サーバコンピュータ212はそのときの1以上の行為を識別する処理234ことができる。例えば、ユーザの行為モデルを用いることで、サーバコンピュータ212は追加のユーザのアクション情報に基づき識別されたユーザのアクション情報のサブセット群を特定することができる。加えて、サーバコンピュータ212はそのときの識別された1以上のユーザの行為を用いることができる処理236。これには、ユーザ用のタイムシートあるいはカードへの入力の記入や、ユーザの自らの時間管理の支援ユーザが自らの時間をより効率的に使用するのを補助する等、ユーザ用の日程表の点検、そのときの1以上のユーザの行為を妨害することなくユーザとの接触を図ることのできる時の他人への注意喚起、および/またはユーザのソーシャルネットワークウェブページの更新やソーシャルネットワークメッセージテキストメッセージやツイート等の提供を含めることができる。この最後の例では、コンピュータシステムは例えば先に記入された言葉やトピックへのどのような記入においてもコンテンツを制約することでユーザのプライバシを保護することができる。例示実施形態では、ユーザの行為識別技法がマシン能力と人の能力とを利用するただし、他の実施形態ではこの技法はコンピュータを用いて完全に実現することができる。特に、ユーザのアクション情報ユーザが相互作用する電子メールや文書内の情報等を集計するのにマシン知能が用いられ、ユーザの行為識別あるいは認識に有用なこの集計された有用アクション情報の一部の特定に人知が用いられる。例えば、ユーザはその行為に関連する集計されたユーザのアクション情報のグループあるいはクラスタに関するデスクトップ行為ラベルを規定あるいは明示することができる。続いて、規定された行為ラベルと集計されたユーザのアクション情報は、そのときのユーザの行為情報と合わせてユーザの行為検出器ユーザの行為モデルあるいはより一般的には被管理学習モデル等により使用し、関連する行為ラベルを予測あるいは識別することでそのときの行為を識別することができる。さらに、これらの識別はリアルタイム例えば、数秒以内であるいはほぼリアルタイム例えば、数分以内で行なうことができる。この技法は図3に示されており、同図はユーザの行為モデルを構成する方法300を示すフローチャートを表わすものである。用法を追尾する処理310時に、電子メール、文書、ユーザがアクセスし修正するウェブページを記録し、そのコンテンツテキスト等や上位情報集約的にはユーザのアクション情報と呼ばれるをコンピュータシステムにより自動的に抽出することができる。さらに、個人的な情報電子メールの送信者あるいは受信者、あるいは文書のコンテンツからのエンティティ抽出により特定される個人等もまた検出し、それらの相対的重要度ユーザが文書を視認した時間量または文書内の単語や句の頻出度により示すことができるに基づき重み付けすることができる。加えて、ユーザの日程表あるいはカレンダにおける情報定期的な会合や予定は集計されたユーザのアクション情報に含めることができる。収集されるユーザのアクション情報内に出現する単語や句は、単語出現頻度-逆出現頻度tf-idf閾値例えば、コーパス内で文書の単語の頻出率を特定することができ、極端に頻出するものは選別排除することができるを用いて選別することができる。さらに、バイグラムあるいはnグラムをテキスト中に検出することができ、またtf-idfを用いて選別することもできる。例えば、同時出現する単語、すなわち文章内に空間的な関連性を有する単語は、たとえ介在する単語が存在しようとも、単一の概念として取り扱うことができる。さらに、ユーザの行為の識別時に有用でなさそうな単語前置詞や接続詞等に加えてストップワードもまた取り除くことができる。加えて、メーリングリストとスパムメールを選別除外すべく、その発生頻度あるいは重要度と釣り合いとに基づき留保用語を分類することができる。そこで、ユーザの行為の集計処理312時に、クラスタリング分析を用いて数に制限のあるキーワードクラスタ時としてトピッククラスタと呼ばれるを分離することができる。例えば、クラスタリング分析には潜在的ディリクレ配分法LDA:LatentDirichletAllocation等の単語とバイグラムあるいはnグラム頻度を含めることができる。LDAが、各文書からの留保用語/バイグラムを用いて文書に関連する根本的なトピックの効率的な抽出すなわち、キーワードのクラスタあるいは収集に用いられてきたことに、留意されたい。ユーザの文書アクセス行為の長期に渡るリアルタイム監視を必要とすることなくトピックのクラスタリングを容易にするため、特定の時点後例えば、1カ月後に修正された電子メール電子メール保管庫内や文書ハードディスク上等を巡回することで、白紙状態からの推定が得られることに、留意されたい。これらの電子メール/文書はそこで、トピッククラスタ推定時の開始点として用いることができる。さらに、ユーザのアクション情報収集は、ユーザがそのコンピュータを使用していないあるいは使用可能性がより少ないときに行なうことができる。次に、ユーザの行為の規定処理314時に、ユーザは行為ラベルを手動で提供時として分類と呼ばれるすることができる。例えば、コンピュータシステムは行為ラベルを提供することでユーザが標識付けすることのできるトピックや人や事象のクラスタを提案することができる。この処理期間中、ユーザは1以上の識別されたクラスタをそれらに共通の行為ラベルを割り当てることで組み合わせることができる。加えて、ユーザは特定のクラスタやグループのユーザのアクション項目人物、トピック、会合、事象等を関連するユーザ供給行為ラベルに関連付けられる可能性の程度を示すスカラー値を明示することができる。集計と分類の処理が図4に示してあり、同図はユーザのアクション情報および関連する分類のサブセットを示す図を表わすものである。特に、ユーザのアクション情報410はクラスタ412に集計することができ、行為ラベル414はユーザが1以上のクラスタ412に関連付けることができる。図3に戻って参照するに、クラスタおよび関連する行為ラベルの組み合わせを用い、新規のすなわちそのときのユーザのアクション情報に1以上の識別され標識付けされたクラスタを関連付ける被管理学習モデル等のユーザの行為モデルを生成処理316することができる。例えば、被管理学習モデルは、分類回帰ツリーCART:classificationandregressiontree、サポートベクトルマシンSVM:supportvectormachine、線形回帰、非線形回帰、リッジ回帰、LASSO、および/またはニューラルネットワーク等の技法に基づくことができる。そのときのユーザの行為識別が図5に示されており、同図はユーザの行為モデルを用いてそのときのユーザの行為を識別する方法500を示すフローチャートを表わすものである。この方法期間中、ユーザによるコンピュータのそのときの用法すなわち、そのときのユーザのアクション情報を収集し、ユーザの行為モデルに入力して処理処理510する。そこで、スコアリングあるいは一致が生じ処理512、そのときの最も可能性のあるユーザの行為を識別する。例えば、異なるトピッククラスタトピックキーワード、人のリスト、事象リスト等を1または複数のそのときのアクセスされた文書や電子メールすなわち、ユーザのデスクトップ上でそのときに注目されていた1または複数の文書と照合することができる。次に、この1または複数の文書中の文字を抽出し、各トピッククラスタのスコアを算出することができる。特に、このスコアは所与のトピッククラスタ内の全てのキーワードの一致の重み付き総和を用いて算出することができる。重み付けが保証するのは、所与のトピッククラスタ内により重要なキーワードが存在するほど、対応する重み付き総和に対するその寄与率が大きくなる点であることに、留意されたい。さらに、ユーザの行為識別期間中に数に制限のある最良のトピッククラスタ最高のスコアを有するもの等を用いることができる。1以上のこれら最良トピッククラスタを用い、そのときのユーザの行為を識別することができる。別の選択肢としてあるいは追加的に、上位N個上位3個等の最良のトピッククラスタをユーザにリアルタイムまたはほぼリアルタイムで提示することができる。方法100図1と図2や300図3や500の一部実施形態では、追加のあるいはより少ない処理を持たせることができる。さらに、処理順序は変更でき、かつ/または2以上の処理を単一の処理に組み合わせることができる。ここで、コンピュータシステムとその用法の実施形態を説明する。図6は、図1と図2の方法100を実行するコンピュータシステム600を示すブロック線図を表わす。コンピュータシステムでは、コンピュータ610を使用している間ユーザの行為を監視することができる。例えば、ユーザのアクション情報1以上のユーザの行為が関連付けられるは、コンピュータ610上に常駐させ、そこで実行するソフトウェアアプリケーションを用いて追尾もしくは監視することができる。このソフトウェアアプリケーションを独立型のアプリケーションあるいは別のアプリケーションの一部にできることに、留意されたい。別の選択肢として、ユーザのアクション情報はユーザのアクションソフトウェアアプリケーションツールを用いて追尾することができ、このツールはウェブページネットワーク612を介してサーバ614が供給内に埋め込まれており、ウェブブラウザの仮想的環境内で実行するものである。例えば、ユーザのアクションソフトウェアアプリケーションツールはJavaScript商標オラクル社の商標で書かれたソフトウェアパッケージであり、例えばユーザのアクションソフトウェアアプリケーションツールは、JavaScript命令や、ECMAScriptEcmaヨーロッパ電子計算機工業会インターナショナルがその仕様を発行や、VBScript商標マイクロソフト社の商標あるいは他のクライアント側スクリプト記述言語を収容したプログラムあるいは手順を含んでいる。換言すれば、埋め込み型のユーザのアクションソフトウェアアプリケーションツールには、JavaScript、ECMAScript命令、VBScript命令、あるいはウェブブラウザや他のクライアントアプリケーションコンピュータ610上等により表現するのに適した別のプログラミング言語による命令を収容したプログラムあるいは手順を含めることができる。したがって、ユーザのアクションソフトウェアアプリケーションツールを、クライアントサーバアーキテクチャを介してユーザに提供することができる。先に説明したように、サーバ614はユーザのアクション情報を集計し、ユーザのアクション情報のサブセットを識別することができる。次に、ユーザには1以上のサブセットについて分類行為ラベル等を提供するよう問い合わせることができる。例えば、サーバ614はネットワーク612を介して分類リクエストを通信することができ、ユーザの1または複数の応答を、ネットワーク612を介してコンピュータ610から受け取ることができる。続いて、追加のユーザのアクション情報1以上のそのときのユーザの行為に関連するを追尾してサーバ614に提供するときに、この追加のユーザのアクション情報は1以上の識別され分類されたユーザのアクション情報のサブセットに関連付けることができる。例えば、ユーザの行為モデルを調整するのに被管理学習技法を用いることができる。このモデルをそこで用い、追加のユーザのアクション情報と1以上の分類されたユーザのアクション情報のサブセットとの間の関連性を特定することができる。さらに、最強の関連性あるいは関連パターン2以上のサブセットを有するを有するサブセットを用い、そのときの1以上のユーザの行為を識別することができる。図7は、図6のサーバ614等の図1と図2の方法100を実行するコンピュータシステム700を示すブロック線図を表わすものである。このコンピュータシステムは、1以上のプロセッサ710、通信インタフェース712、ユーザインタフェース714、およびこれらの構成要素を互いに結合する1以上の信号線722を含む。1以上の処理装置710が並列処理および/または複数スレッド付き処理をサポートでき、通信インタフェース712に永続的な通信結線を持たせることができ、1以上の信号線722が通信バスを構成できることに、留意されたい。さらに、ユーザインタフェース714には、ディスプレイ716タッチ感応ディスプレイ等、キーボード718、および/またはマウス等のポインタ720を含めることができる。コンピュータシステム700内のメモリ724には、揮発性メモリおよび/または不揮発性メモリを含めることができる。より具体的には、メモリ724には、ROM、RAM、EPROM、EEPROM、フラッシュメモリ、1以上のスマートカード、1以上の磁気ディスク記憶デバイス、および/または1以上の光記憶デバイスを含めることができる。メモリ724には、ハードウェア依存タスクを遂行する様々な基本的システムサービスを取り扱う処置あるいは命令群を含むオペレーティングシステム726を記憶させることができる。一部実施形態では、オペレーティングシステム726はリアルタイムオペレーティングシステムである。図7には示していないが、一部実施形態ではメモリ724はウェブブラウザを含む。メモリ724は、通信モジュール728内に通信手順あるいは一群の命令を記憶することもできる。これらの通信手順は、コンピュータシステム700に対し遠隔配置されたコンピュータ、デバイスおよび/またはサーバを含む1以上のコンピュータ、デバイスおよび/またはサーバとの通信用に用いることができる。メモリ724には、追尾モジュール730あるいは一群の命令、集計モジュール732あるいは一群の命令、識別モジュール734あるいは一群の命令および/またはアプリケーションモジュール736あるいは一群の命令を含む複数プログラムモジュールもまた含めることができる。1以上のこれらのプログラムモジュールがコンピュータプログラムメカニズムで構成できることに、留意されたい。追尾モジュール730は、ユーザがコンピュータあるいはより一般的には電子デバイスを使用しているときに、ユーザのアクション情報7381以上のユーザの行為に関連を監視あるいは追尾することができる。例えば、追尾モジュール730はユーザがコンピュータを使用している間に事象追尾を行なうことができる。次に、図8のコンピュータ可読データ構造800に示す如く、集計モジュール732は例えば非被管理すなわち、ラベルの付いていないデータについてクラスタリング分析を行なうことでユーザのアクション情報738のサブセット740図8のユーザのアクション情報810等を識別することができる。一部実施形態では、集計モジュール732は1以上の随意選択的なフィルタ742を用いてユーザのアクション情報738を選別し、サブセット740を識別する前に異質なユーザのアクション情報を取り除くことができる。さらに、集計モジュール732は通信モジュール728を介してリクエストを発することができ、1以上のサブセット740についてユーザからユーザの行為分類744を受け取ることができる。例えば、ユーザは幾つかのサブセット740が特定のユーザの行為に関連することを明示することができる。したがって、分類744には1以上のサブセット群740に関するユーザの行為ラベルを含めることができる。分類744と合わせ、サブセット740は被管理すなわち、ラベル付きデータで構成することができる。したがって、識別モジュール734は被管理学習技法を用いてユーザの行為モデル746を調整し、ユーザのアクション情報738と1以上のサブセット740との間の関連性を特定することができる。続いて、追加のユーザのアクション情報748ユーザのアクション情報738後に生ずるを受け取ると、識別モジュール734はユーザの行為モジュール746を用い、追加のユーザのアクション情報748に関連する1以上のサブセット740を特定し、それによってそのときの1以上のユーザの行為750を識別することができる。1以上のサブセット740の特定には、追加のユーザのアクション情報748と随意選択的な重み752および/または随意選択的な時間窓754とに基づくサブセット740についての確率的スコアの生成を含めることができることに、留意されたい。例えば、ユーザのアクション情報の所与のサブセットに関する所与の確率的スコアは、追加のユーザのアクション情報748と時間窓追加のユーザのアクション情報748に先行する1週間等の期間中のユーザのアクション情報の所与のサブセット中のユーザのアクション情報との間の一致の重み付き総和を用いて生成することができる。その結果、一部実施形態では、ユーザの行為モデル746は、ユーザの行為モデル746を用いて推論される状態ごとにすなわち、ユーザの行為ごとに複数のユーザの行為ユーザのアクション情報738あるいは追加のユーザのアクション情報748を介して直接観測されるがその中に存在する隠れマルコフモデル等の一時的なモデルを含む。別の選択肢としてあるいは追加的に、1以上のサブセット740の特定には、関連する値確率的スコア等に基づき予め規定されたパターン7562以上のサブセット群740等の一つの選択、追加のユーザのアクション情報748時間、曜日、および/または追加のユーザのアクション情報源748に関連する文脈情報758の使用、および/またはユーザのアクション情報738および/または追加のユーザのアクション情報748の追尾時にユーザが遂行するタスク一時的な一連の複数タスク間の随意選択的な遷移760を含めることができる。最後の例では、識別モジュール734は例えばタスク持続時間あるいはユーザの挙動コンピュータ上での異なるソフトウェアアプリケーションの使用、別の文書を開くこと、電話の発呼や呼終了、あるいは会話の開始や終了等により随意選択的な遷移760を識別することができる。そのときの1以上のユーザ行為750を識別した後、アプリケーションモジュール736はそのときの識別されたユーザの行為750を様々な仕方で用いることができる。例えば、アプリケーションモジュール736はタイムカード図示せずを更新することができ、あるいは行為更新を通信モジュール728を介して別のユーザあるいは別のサーバユーザのソーシャルネットワークウェブページをホスト処理するもの等へ供給することができる。別の選択肢としてあるいは追加的に、アプリケーションモジュール736は行為期間中に頻繁に使用される資源あるいは文書を提供あるいは先取りし、それによってユーザ効率および/または生産性を改善することができる。メモリ724内の様々なモジュールの命令は、高レベルプロシージャ言語、オブジェクト指向プログラミング言語および/またはアセンブリ言語やマシン言語にて実現することができる。プログラミング言語は編集あるいは翻訳することができ、すなわち1以上の処理ユニット710が実行するよう構成可能とするあるいは構成することができる。コンピュータシステム700は幾つかのディスクリートアイテムを有するものとして図示されているが、図7は本願明細書に記載された実施形態の概略構成ではなくコンピュータシステム700内に設けることのできる様々な機能部の機能的な説明を意図するものである。実際に、かつまた当分野の当業者が認識する如く、コンピュータシステム700の機能は、様々なグループのデバイスやコンピュータが特定のサブセットの機能を遂行する状態で多数のデバイスやコンピュータに対し分散させることができる。一部実施形態では、コンピュータシステム700の一部あるいは全部の機能性を、1以上の特定用途向け集積回路ASICおよび/または1以上のデジタル信号プロセッサDSPに実装することができる。コンピュータシステム600図6および/または700内のコンピュータやサーバには、コンピュータ端末、デスクトップ型コンピュータ、ラップトップ型コンピュータ、サーバ、メインフレームコンピュータ、キオスク、携帯電子デバイス携帯電話あるいはPDA等、サーバおよび/またはクライアントサーバアーキテクチャのクライアントコンピュータを含む、コンピュータ可読データの操作やネットワーク上で2以上の電子デバイス間でこの種のデータの通信が可能な様々なデバイスのうちの1つを含めることができる。さらに、ネットワーク612図6には、インターネット、ワールドワイドウェブWWW、イントラネット、LAN、WAN、MAN、もしくはネットワークの組み合わせ、または計算システム間の通信を可能にする他の技術を含めることができる。一部実施形態では、コンピュータシステム600図6および/または700と加えてデータ構造800図8もまた、より少ないかもしくは追加的な構成要素を含む。さらに、2以上の構成要素を単一の構成要素に組み合わせることができ、かつ/または1以上の構成要素の位置を変えることができる。さらに、コンピュータシステムの機能性は、当分野で周知の如く、多くをハードウェアで少しをソフトウェアにより、あるいは少しをハードウェアで多くをソフトウェアにより、実現することができる。"