微软亚洲研究院以数据为中心的计算和用户体验组，为满足未来以数据和互联网为核心的软件和服务的需求，致力于对以数据为中心的应用和用户体验的研究和开发。
在一个信息爆炸和互联网持续发展的时代，越来越多的软件和服务提供商意识到搜集海量用户信息对于他们来说生死攸关。这包括系统记录，用户反馈，以及从互联网上可以搜集到的信息等等。如何有效地分析和使用这些信息，对于改善服务质量和提供卓越的用户体验都至关重要。
以数据为中心的计算和用户体验组包括机器学习，用户界面，数据智能和工具，交互设计，以及微软广告中心北京实验室等五个小组。我们的研究方向包括知识挖掘，先进的符合人的自然使用的用户界面，数据智能和探索，以及大规模数据系统的基础架构研究。
用户界面组正在研究和探索先进的用户界面技术，以实现更加自然的用户界面。将网络计算机的优势引入大众市场的一个关键因素，就是以人们所熟悉的自然的方式进行人机交互，或进行以机器为媒介的人与人之间的交互。人类通过视觉、听觉和触觉来感知周围世界，计算机的用户界面必须满足人类在这些知觉上的需求。支持自然的人机交互方式的新技术正在不断涌现。我们的挑战是如何组合这些目前还不够完美的技术，从而包容人机交互的多种方式，达到超越单一方式的协同效果。
智能数字墨水
平板电脑的革命性创新是数字墨水技术。智能数字墨水能够帮助人们在电脑上用自己的笔迹随意书写，用墨水记录自己的思想。我们目前的研究包括数字墨水解析，数字墨水标注，以及新颖的墨水用户界面。
可视化技术
在互联网时代，用户将面对日益增长的海量信息。可视化技术通过对信息的交互式可视化表达，让用户不仅能够获得和了解信息，还能利用信息进行交流与协作。用户界面组致力于数据挖掘，数据的可视化和海量数据计算来进行此项研究。
个人设备集成计算
用户界面组致力于集成计算和研究多模人机交互设备。当今，具有无线通信功能的计算设备越来越普遍。这无疑已经成为研究个人非集成计算的主要动力。未来的Windows可能不仅仅是安装在个人计算机的软件，即有可能是一个安装在客户端计算机、手机、掌上电脑、媒体中心、SAN存储管理器等设备的袖珍安装包。
交互设计组侧重于在人机交互的用户体验和硬件技术方面进行创新设计，我们不只是探索传统人机交互方式，而且研究基于社会化网络的交互。长远的目标是通过设计和硬件创新重新定义未来互联网与计算机的用户体验。
下一代互联网体验
随着人们在日常生活中越来越多地依赖互联网，每天需要处理的信息量和使用的设备类型也急剧增多。现有的界面设计在面对通过互联网传播的数百封邮件，数万张照片时已表现得明显不适用。我们致力于设计新型界面来高效合理地表达、分析和浏览大规模照片、视频等数据，帮助人与人之间通过互联网更好的沟通。
实物用户界面
实物用户界面（Tangible User Interface）以有形的物质形式来表达和控制数字信息。 我们的目标是设计有形用户界面来支持人们更自然地与技术沟通，用户周围的物理环境都成为人机交互的一个有意义的载体，一切都基于当时用户的活动。
下一代个人计算体验
遵循以用户为中心的设计原则，我们旨在探索新的个人计算形式，将新的硬件技术（例如，新的传感器平台）和新的界面设计相接合来使下一代个人计算更人性化。我们的目标是创建一种能够自然融入人们现在的生活方式和满足用户兴趣的新的计算体验。
微软亚洲研究院机器学习组致力于研究如何从海量数据中发现知识。随着互联网信息和用户在互联网上的交互行为的持续增加，只有准确地了解用户正在访问什么信息以及他们如何处理这些信息，服务供应商才能改进服务来更好地满足用户的需求。我们的研究包括：统计学习、知识发现、模式识别、文本挖掘、最优化算法、博弈论和海量多元数据的信息检索，可用来分析的数据包括了文本、图形、互联网日志以及软件使用的数据。在线广告和其他数字营销领域是我们创新技术的一个试验平台。
用户智能
分析在线用户的兴趣、爱好和行为模式是研究用户智能的关键。这些技术提供一个良好的方法将用户分类，帮助服务供应商更了解他们的用户并使其更有针对性地为用户提供服务。除了用户在互联网上的行为，用户的观点也是极有价值的一种数据来帮助了解用户。用户的观点存在于博客、在线论坛、产品评估等方面。
语义智能
在互联网服务中，例如搜索和在线广告，关键字扮演着极其重要的角色。我们正致力于研究一系列和关键字相关的技术，包括：网页的关键字抽取，基于不同标准的相似关键词提示、关键字分类、关键字聚类和关键字趋势预测。基于这些技术，我们希望真正了解用户查询的语义需求。
商业智能
分析服务提供商所提供的商业事务，在服务的改进方面开发更优的策略是一个服务供应商成功的关键。我们可以通过分析用户在服务平台上的活动来帮助服务提供商来做出更好的决策。
微软亚洲研究院数据智能和工具组致力于研究并开发面向未来的数据驱动与互联网驱动的软件和服务。软件设计、开发和维护正在变得越来越复杂，而且很大程度上依赖于从多个数据源采集的数据，包括系统日志、用户反馈和互联网上的信息。如何有效地利用从这些数据源获得的信息对提高软件的可用性、稳定性、性能、兼容性和安全性都至关重要。
先进的软件质量分析
软件质量直接影响到用户体验及软件产业持续、健康的发展。作为业界的领袖，微软率先使用软件质量度量和Watson 技术收集大量真实世界的使用数据。这些数据可以帮助产品开发团队发现并解决程序缺陷，理解用户如何在现实世界中使用微软的软件，以及可以在哪些方面改进用户体验。我们正在研究和开发先进的分析技术及易用的工具，来帮助产品开发团队对产品质量数据进行更好的度量、跟踪和改进。我们的目标是尽可能地缩短未来数据驱动与互联网驱动的软件与服务中用户反馈与产品开发之间的周期。
海量数据处理的基础架构
为了支持对海量异质数据的分析，一个高扩展性、高可靠性和高性能的基础架构至关重要。我们正在对这样的一个基础架构的需求进行研究，包括对数据存储、数据吞吐、数据逻辑、计算、系统管理，及API等多方面的需求的研究。 我们的目标是提供一个支持多元化分析方法和多种类型数据的平台，并使其在可扩展性、可靠性、性能、可用性、可配置性和可管理性等方面满足未来数据与互联网驱动的软件和服务的需求。
数据驱动服务
越来越多的企业认识到用户反馈的重要价值。如何将用户提供的宝贵信息变为增值服务返还给用户就变得尤为重要。我们正在研究可以给终端用户、企业用户、合作伙伴以及软件开发人员带来显著价值的基于数据的服务。这些服务是软件质量数据生命周期的重要组成部分。我们的目标是以数据为基础，创造更好的用户体验、更高的商业价值，并催生新的商业机遇。
微软数字广告技术北京实验室是微软广告中心和微软亚洲研究院联合建立的一个实验室，致力于为微软广告中心研究和孵化尖端的广告技术。保持微软数字广告技术的领导力，包括在付费搜索、上下文相关的广告和针对用户行为的广告等方面。
实验室的使命是研究和实现微软未来数字化营销的梦想，具体包括以下两个方面：
孵化新的数字广告技术：
- 使广告和用户的需求更加贴近，同时覆盖到目前为止无法到达的区域；
- 通过多种媒体和渠道传递数字广告，其涵盖了移动设备、大型显示设备、交互式网络电视(IPTV)等方面。
微软数字广告技术北京实验室将从以下技术的研究入手，其中包括：
- 商业智能和付费搜索的相关度研究；
- 内容智能和针对多媒体设备上设计的上下文相关的广告；
- 基于搜索的商业智能和针对用户行为的广告；
- 欺诈行为检测。
