JP2001222459A - キャッシングのためのシステム及び方法 - Google Patents

キャッシングのためのシステム及び方法

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JP2001222459A JP2000384265A JP2000384265A JP2001222459A JP 2001222459 A JP2001222459 A JP 2001222459A JP 2000384265 A JP2000384265 A JP 2000384265A JP 2000384265 A JP2000384265 A JP 2000384265A JP 2001222459 A JP2001222459 A JP 2001222459A
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Abstract

(57)【要約】 【課題】キャッシングが存在するネットワークシステム
において、エンドユーザやネットワークの資源を最適化
するためのシステム及び方法の提供。 【解決手段】キャッシングのシステム１０は、例えば、
リコメンダーシステム１６又はサイトアクセスの動的分
析により提供される質又は価値特性を利用し、それらは
キャッシュ２４内の項目を優先順位付けするためにキャ
ッシュ情報に添付される。ドキュメントは、それらコン
テンツの相対的価値に基づいてキャッシュ内で優先順位
付けされる。価値データは、高い価値のドキュメントを
特定するために、（明示的推奨を使用する）ユーザ推奨
に基づいてドキュメントについての価値を提供するリコ
メンダーシステム１６から、又は固有ユーザによるサイ
トアクセスの統計的分析（暗示的の推奨）から、又はそ
れら２つの組み合わせから提供することができる。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、全体的には、様々
なレベルのキャッシング（caching）が存在するネット
ワークシステムにおいて、エンドユーザやネットワーク
の資源を最適化するためのシステム及び方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】イントラネットやワールドワイドウェブ
（ウェブ）のようなネットワークシステムでは、ネット
ワーク負荷を低減したり応答時間を短縮したりするため
に、様々なレベルでキャッシング（使用頻度の高いデー
タファイルに極短時間でアクセスするためにメモリやデ
ィスク等の資源を使用すること）が用いられている。通
常、テキスト、図形、ビデオ、画像、音声ファイル、ｈ
ｔｍｌファイル、ウェブページ（ホームページ）等のど
んなデータファイル即ちドキュメントでもキャッシュ
（cache）することができる。典型的には、ウェブキャ
ッシングは、ウェブページについてのＵＲＬに関連した
コンテンツを記憶している。
【０００３】クライアントサーバ情報システムにおい
て、ローカルクライアントの資源、その典型であるメモ
リ（ＲＡＭ）は、通常、データをキャッシュして将来に
おけるサーバとのやりとりを最少限とするために使用さ
れている。キャッシングが使用される場合、顧客コンピ
ュータは、最初に、要求されたドキュメントがローカル
キャッシュにあるかどうか調べる。そのドキュメントが
ローカルキャッシュにあり、しかもそれが最新のもの
（ここで言う「最新」とは、そのドキュメントのより新
しいバージョンが存在しないことを言う）であると、そ
のドキュメントは直ちにユーザに届けられる。一方、そ
のドキュメントがキャッシュに存在しない場合には、顧
客コンピュータは、システム又はウェブ上のサーバから
ドキュメントを取り出す。ドキュメントの大きさや利用
可能な伝送速度によっては、ユーザへのドキュメントの
配信に非常に長い時間がかかることもある。
【０００４】どのドキュメントをキャッシュするか、そ
していつそれらを取替えるかの決定は、キャッシング取
替えアルゴリズムによって行われる。通常、最先端のウ
ェブサーバ、プロキシ、及び顧客のキャッシング取替え
アルゴリズムの大半では、アクセス頻度、アクセスの最
新性（recency）、データファイル（ドキュメント）の
大きさ、及びドキュメント検索の予測待ち時間等の変数
を考慮して、キャッシュにおけるドキュメントの優先度
を決定している。これらのパラメータの背後には、過去
の使用は将来における使用の確かな予測指標となるとい
う基本的な仮説がある。また、これらパラメータによ
り、キャッシュ取替え手段が、ヒットレート、バイトに
重み付けしたヒットレート、及びエンドユーザの待ち時
間を最適化することを可能とする。しかし、包括的な重
み付けが個人のキャッシュから見れば最良でないことは
分っており、しかもトラフィックパターンは時とともに
変化するために、より最近のアルゴリズムでは、適応性
のある枠組み中でこれらの変数が用いられている。
【０００５】コールバックやプリフェッチング（prefet
ching）等の他の様々なキャッシング技術が提案されて
いる。しかしながら、これらの技術は、必ずしも性能を
改善するとは限らない。例えば、コールバックは、多く
のプロキシにキャッシュされるウェブオブジェクトに適
したものではない。また、プリフェッチングも、キャッ
シュのヒットレートが低い場合には不適当である。先行
的ドキュメント照合の性能が改善される時期を予測する
のは通常困難である。ユーザが、ウェブから彼等の顧客
コンピュータにＵＲＬを特定しダウンロードできるよう
にしたり、それらのダウンロードのスケジューリングを
指定できるようにするいくつかのプログラムが利用可能
である。しかしながら、このようなプログラムでは、プ
リフェッチされキャッシュされるべきドキュメントつま
りその後の使用のためにダウンロードすべきドキュメン
トを、ユーザが具体的に特定する必要があるため必ずし
も便利なものではない。
【０００６】ドキュメントを如何に優先順位付けるする
かと言う問題は、ファイルの妥当性を確認する即ちリフ
レッシュする（例えば、そのファイルが最新のものであ
ることを保証する）頻度を決めることに関係している。
一般的に、プロキシサーバは、予め設定された間隔或い
は要求に従う方式のいずれかでデータの妥当性を確認す
るよう構成されている。予め設定されている間隔は、長
時間にわたる探索においてキャッシュを更新するには不
十分である。更に、ユーザが手作業で（ウェブページを
リフレッシュして）キャッシュを更新するとは限らな
い。
【０００７】情報検索システムにおける他の重大な問題
は、様々なレベルのキャッシングが存在するネットワー
クシステムにおいて、エンドユーザ（顧客）資源やネッ
トワーク資源を如何に最適化するかということである。
ウェブに関して言えば、キャッシングは、顧客のブラウ
ザ（メモリ内キャッシング及びファイル基盤のキャッシ
ング）、プロキシキャッシュ[例えば、インターネット
サービスプロバイダ（ＩＳＰ）、衛星、企業用ファイヤ
ウォール等]で、更にプロキシキャッシュの階層（例え
ば、米国応用ネットワーク調査研究所のキャッシングネ
ットワーク、＠ＨＯＭＥのキャッシングネットワーク
等）、ウェブサーバ（例えば、Ｈａｒｖｅｓｔサーバキ
ャッシング・アクセラレータ）において発生する。イン
トラネットでは、遠隔データベースやデータ貯蔵所にア
クセスする顧客コンピュータやネットワークサーバでキ
ャッシングが発生する。キャッシングに関する研究の大
半は、エンドユーザの待ち時間を短縮するか、要求され
た情報コンテンツを配信するために費やされるネットワ
ークトラフィックを低減することに努力が傾けられてい
る。これらの研究は、本質的に包括的なものであり上述
したように最善のものではない。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、機能強化さ
れたキャッシングのシステム及び方法を提供するもの
で、特にウェブ上の情報のキャッシングに有効であり、
更に、性能及びネットワークトラフィックも改善する。
機能強化されたキャッシングは、キャッシュされた情報
に添付される、例えば、リコメンダシステム又はサイト
アクセスの動的分析により提供される質つまり価値特性
の使用によってもたらされる。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明のシステム及び方
法は、他の全ての要素が同じだとすれば、より価値の高
いドキュメントがより頻繁に検索されると考えるのが妥
当であると見なしている。現在のキャッシングアルゴリ
ズムでは、キャッシュされるドキュメントのコンテンツ
に関する実際の知覚された有用性つまり価値は考慮され
ていない。本発明は、それらのコンテンツの相対的価値
に基づいてキャッシュ内でのドキュメントを優先順位付
けしている。一実施形態において、本発明のシステム
は、ユーザの推奨に基づいてドキュメントに関する価値
を提供するリコメンダシステム（又は、協同フィルタリ
ングシステム）を用いる。ウェブに関し、本発明のシス
テムは、個々のウェブサイト及び個々のウェブページに
関する価値を決定する方法を含んでいる。
【００１０】本システムでは、より高い価値のドキュメ
ントを特定するために、明示的推奨、暗示的推奨、又は
それら２つの組み合わせたものを使用することができ
る。本システムでは、質の尺度を使用して、何れかのド
キュメント、例えばＵＲＬをより効率的に優先順位付け
して優先的にキャッシュする。本発明のシステムは、
「民主的キャッシング」スキーム、つまり、（ユーザに
対するドキュメントの価値とは本質的に無関係の）ネッ
トワーク資源を最適化する従来の技術から、全ユーザ資
源を最適化する新しい技術に向って大きく進歩したキャ
ッシングスキームと考えることができる。民主的キャッ
シングシステムを用いることにより、ドキュメントは、
例えば、（ウェブ利用者に使用される特定の指標アルゴ
リズムに起因して発生する可能性のある）ヒット数、或
いは本質的にユーザとは無関係の他の尺度に基づくこと
なく、ユーザに対するドキュメントの価値に基づいてキ
ャッシュされる。この方法では、民主的キャッシングに
より、過度に大半の資源を利用したり、過度に限定され
た数のページにしかアクセスしないユーザのみでなく、
システムの全ユーザがキャッシングから恩恵を受けるこ
とを可能にする。
【００１１】リコメンダシステムは、団体用のイントラ
ネット情報共有アプリケーションや大衆用のインターネ
ット情報共有アプリケーションにおいて使用される。リ
コメンダシステムでは、推奨サービスの品質は最重要事
項であり、アクセス時間も同様に重要である。また、提
案されたキャッシングのシステム及び方法は、リコメン
ダシステム内でキャッシュを管理するために使用するこ
ともできる。リコメンダシステムにおける推奨は、明示
的又は暗示的に導き出されたそれらの価値に基づいて優
先順位付けすることができる。ユーザにより共有された
最新の推奨は、それらの価値に応じて増加する期間にわ
たってキャッシュされるため、推奨された項目へのアク
セス時間を短縮することによりリコメンダシステムのユ
ーザに対するリコメンダシステム性能を改善することが
できる。過去の推奨は、キャッシュから消えて行く傾向
にあるが、興味が復活することにより、ドキュメント
（又は、ＵＲＬ）は、ある期間再びキャッシュ内に存続
することになる。本発明は、情報を共有化するために、
ドキュメント管理システムをリコメンダシステムに結び
付けることによって両者の性能を改善する。
【００１２】ウェブを基盤としたドキュメント又はウェ
ブページへのアクセスに関する実施のために、このシス
テム及び方法は、ウェブページ（又は、ＵＲＬ）の価値
を特定するための２つの具体的な方法の内の１つか又は
それらの組み合わせたもので実施することができる。ウ
ェブとは、リンクされたドキュメントを記憶したりアク
セスしたりするために使用されるインターネットの一部
である。ウェブページは、そのＵＲＬ（Uniform Resour
ce Locator)アドレスによってアクセスされる。ウェブ
サイトとは、様々な形式のウェブロケーションの総称で
ある。一例として、ウェブサイトは、企業、教育機関等
のようなワールドワイドウェブ（ＷＷＷ）上に存在する
エンティティに係り合いを持つ関連ウェブページの集合
である。その代わりとして、ウェブサイトは、ウェブの
ユーザにワールドワイドウェブへの入口点を提供するた
めの「入口」となることができる。また、ウェブサイト
は、ウェブを介してアクセスすることができるドキュメ
ントの集合を含むデータ貯蔵場所つまり情報源となり得
る。一般的に、ウェブサイトは、高レベルのＵＲＬ（例
えば、www.Abccompany.com）を持つことになり、これに
対し、サイト上のページは、低レベルへの修飾子（例え
ば、www.Abccompany.com/page1.html）を持つことにな
る。
【００１３】本発明の実施に際し、ウェブサイトとウェ
ブページとは区別化される。ウェブサイトは、それに関
連する高レベルのＵＲＬを持つが、便宜上、ウェブペー
ジ及びそれらのＵＲＬと互換性あるものとする。明示的
推奨及び暗示的推奨は、いかなる組み合わせでも、又
は、ウェブサイト及びウェブページ（又はＵＲＬ）を評
価するために使用できる点に留意する必要がある。
【００１４】第1の方法（暗示的推奨を提供する方法）
は、（個人のウェブページレベル又は個人のＵＲＴレベ
ルに対するものとしての）ウェブサイトレベルで価値推
奨を提供し、そのウェブサイトに関連する全てのキャッ
シュされたＵＲＬを網羅することが保証される。（ここ
で、キャッシュには、ウェブサイトのＵＲＬによってリ
ストされたウェブサイトのみが含まれる。）第1の方法
は、ウェブサイト毎に固有のビジターの数を統計的に分
析する。固有のビジター数が最も多い高いウェブサイト
には、最も高い価値が与えられる。アクセス数の合計と
は対照的な固有アクセス数の関数としての価値を評価す
る長所は、スパミング、つまり、わずか数人のビジター
によるウェブサイトの多数回の使用によって作られる偏
りが取除かれることにある。ウェブトラフィックの特性
指摘によると、数人のユーザがトラフィックの大部分を
占有することによる、ユーザ数の関数としてのトラフィ
ック量によって非常に遅い配信が生じることが明らかに
されている。（Ａｂｄｕｌｌａ・Ｇ、「ワールドワイド
ウェブのトラフィックに関する分析とモデリング（Anal
ysis and Modeling of World Wide Web Traffic）」博
士論文、米国バージニア州立科学技術研究所・大学、情
報工学科、バージニア州ブラックスバーグ、１９９８年
５月、を参照）。提案された方法は、個人ユーザの価値
特性を考慮し、キャッシングの恩恵が単に多数使用ユー
ザのみに限定されないことを保証する点で「民主的」で
ある。
【００１５】第2の方法（明示的推奨を提供する方法）
では、（団体のためのプロキシキャッシュのような）キ
ャッシュと個人のウェブページＵＲＬのユーザによるラ
ンク付けのデータベースとが結び付けられる。このよう
なデータベースは、例えば、個人ユーザに対して専用化
した推奨を提供するフィルタリング技術を使用するウェ
ブページ用リコメンダシステムの構成要素として提供す
ることができる。第2の方法は、（ウェブサイトに対す
るものとしての）個人のウェブページ又はＵＲＬのため
に、但し、キャッシュ内のウェブページＵＲＬの一部の
みに対して価値推奨を提供する。この一部は、ウェブ全
体としてのＵＲＬに対しては小さなものであるかもしれ
ないが、リコメンダシステムの利用が増加するにつれて
有意なものとなると考えられる。プロキシキャッシュと
リコメンダシステムとを結び付けることによって、キャ
ッシュのみでなくリコメンダシステムの性能も改善され
る。プロキシキャッシュ内に最新の高くランク付けされ
た推奨を記憶することにより、推奨されたＵＲＬの平均
ダウンロード時間は短縮されることになる。ユーザが向
上した性能に気付くと、ユーザはリコメンダシステムの
ためにより多くのドキュメントを評価するようになり、
リコメンダシステムの効率も改善される。
【００１６】２つの方法は、ウェブページＵＲＬの価値
を評価することに並行して使用することができる。例え
ば、リコメンダシステムが特定のＵＲＬに関する価値を
提供したとすると、その価値が最初に使用される。他の
方法では、ＵＲＬに与えられる価値は、第1の方法によ
り予測されたウェブサイトの価値とされる。その代わり
に、各々の方法からの価値の重み付けされた組み合わせ
も使用することができる。キャッシュ取替えのための他
の方法としては、（上記の方法のいずれか又はそれらの
組み合わせによって）予測された価値、及びアクセスの
最新性や頻度がある。時には、ネットワーク資源を保護
したり、或いは全体的な待ち時間を最少化することが要
求されることも考えられるため、ネットワークの処理能
力つまり待ち時間の最適化を行うようなより在来的方法
と提携して、提案された民主的キャッシング技術を使用
できることは容易に推測されるべきである。このスキー
ムを使用することにより、キャッシュは、ネットワーク
に基づく方法及び予め設定された閾値又は適応性のある
閾値を使用する他のシステム条件の間で取り替えること
になる。
【００１７】
【発明の実施の形態】図面、特に図１を参照すると、民
主的キャッシングを用いるシステムが全体的に示されて
おり、参照番号１０で特定される。システム１０は、プ
ロセッサ２２及びキャッシュメモリ２４を有するコンピ
ュータ１２を備える。また、キャッシュ２４に記憶され
た各項目に関する価値データを提供する価値モジュール
１４がシステム１０に含まれる。リコメンダシステム１
６もシステム１０に含むことができるように、システム
１０が破線を用いて示されている。また、リコメンダシ
ステム１６は、ユーザ入力に基づいてキャッシュ２４内
に記憶すべき項目に関する価値情報を提供する。コンピ
ュータ１２は、顧客コンピュータ、プロキシサーバ、又
はキャッシュメモリを用いた他のコンピュータとするこ
とができる。コンピュータ１２は、イントラネット又は
（図１に示されているような）インターネット等の分散
型ネットワークにおいて運用することができる。ユーザ
４０は、実線３１で示されるように、インターネット３
０を経由してコンピュータ１２やリコメンダシステムに
アクセスする。（一部ユーザ４０は、実線３３で示され
るように、他のいくらかの通信フォームによりコンピュ
ータ１２やリコメンダシステム１６にアクセスすること
ができる。）
【００１８】コンピュータ１２は、直接的（破線２３及
び２９に各々示す）、又はインターネット３０を介して
間接的に（実線２１、２５、及び２７で示す）価値モジ
ュール１４又はリコメンダシステム１６と通信すること
ができる。価値モジュール１４は、特定のウェブサイト
又はウェブページに対する固有のユーザのアクセス数の
ような統計的な情報を提供することができる。
【００１９】リコメンダシステム１６は、以下の１つ又
はそれ以上のユーザによるランク付けつまり価値、即
ち、ドキュメント（ＵＲＬ）のコンテンツに関する星印
の数によるランク付け、ドキュメントの使用料、ドキュ
メントに含まれる情報の有効期限、及びドキュメント
（ウェブページ又はウェブサイト）についての専門家の
評価つまりランク付け或いは独立団体によるランク付け
等を提供することができる。 通常、推奨は、ユーザに
より手作業で入力された数値的なランク付けにより構成
されるが、それらは、ユーザの行為（例えば、ドキュメ
ントを読み出すのに費やされた時間、印刷のような行
動、ドキュメントを保存したり削除すること）から推論
することもできる。このようなシステムの前提は、ある
ユーザは、そのユーザや他のユーザによって選択された
項目と類似した他の項目を選択するであろうという点に
ある。
【００２０】以下、本発明のシステム及び方法を、価値
推奨を提供するための好適な方法、即ち、（１）サイト
へのアクセスの統計的分析による暗示的サイト推奨、及
び（２）リコメンダシステムによる明示的ＵＲＬ推奨に
関して、更に詳細に説明する。この方法は、価値推奨を
考慮に入れるためにキャッシュを変更することに関して
も説明され、特に、アクセスの最新性や頻度とともに予
測価値を考慮するキャッシング手段の例が説明される。
【００２１】ワールドワイドウェブのユーザによるサイ
トへのアクセスを予測する推奨の動的理論は、最近、本
発明者の一部によって開発された（Ｈｕｂｅｒｍａｎ，
Ｂ．Ａ．及び Ａｄａｍｉｃ、米国ロサンゼルス「ワー
ルドワイドウェブにおける新型製品と社会調査（Novelt
y and Social Search in the World Wide Web）」１９
９８年）。Ｈｕｂｅｒｍａｎ及びＡｄａｍｉｃは、ある
期間において所定のサイトにアクセスするユーザ数は、
ユーザが彼等自身で新しいサイトを見つけ出す割合に関
連する指数を持つ普遍的な指数法則であることを明らか
にしている。Ｈｕｂｅｒｍａｎ及びＡｄａｍｉｃにより
実施されたウェブにおけるユーザの行為についての広範
囲にわたる実験に基づく研究によりこの法則が確認され
た。これらの成果は、サミング、つまり数人による多数
回のサイト使用に制限を設ける効果的で公平なキャッシ
ング手段を設計するために直接的に使用することができ
る。固有のサイトビジターはスケーリング法則に従うこ
とから、キャッシングはこの指数法則に基づいて実施す
べきことが示唆されている。このように、（ユーザの大
部分に）最も人気のあるサイトは、重要性において数人
のユーザによる多くのヒット数に勝るものである。
【００２２】図１のシステムにおいて、プロキシサーバ
１２と結合している暗示的価値モジュール１４が作動し
ているシステム１０を考察する。モジュール１４は、イ
ンターネット３０のウェブサイトにアクセスする顧客
（ユーザ４０）のログを分析する。最初に、同一ユーザ
による重複したアクセスを除外することにより、サイト
への固有ビジターの数を抽出する。次に、百分率による
ランク付けを各々のサイトと結び付ける。例えば、７５
％の百分率ランク付けを持つサイトは、プロキシを介し
てアクセスされるサイトの７５％又はそれ以上の固有ビ
ジターを有する。この百分率によるランク付けは、サイ
ト及び／又はそのサイトに関連したＵＲＬの価値尺度と
してモジュール１４によって返送される。（プロキシサ
ーバ１２は、この百分率ランク付けに基づいてキャッシ
ュ２４内にＵＲＬアドレスを記憶する）。
【００２３】暗示的サイト推奨を算出するためのモジュ
ール１４は、図１に示されるように分離して設けるか、
或いは、プロキシサーバ１２（又は、キャッシュ２４）
内に、図１のモジュール２８として設けることができ
る。モジュール１４又は２８は、プロセッサ２２が、何
れかのＵＲＬ、ＵＲＬリスト、何れかのサイト、又はサ
イトリストの予測価値に関するキャッシュ２４への照会
を行えるようにするアプリケーション・プログラム・イ
ンターフェイス（ＡＰＩ）を備える。更に、ＡＰＩは、
プロセッサ２２が、モジュールより返送された予想され
る価値の範囲に関するモジュール１４又は２８への照会
を行えるようにする。
【００２４】一般的なリコメンダシステムは、典型的に
は、データ記憶モジュール、価値予測モジュール、及び
順序付けモジュールという３つのモジュールを含む。図
４には、ウェブＵＲＬのデータ記憶モジュール５２、価
値予測モジュール５４、及び表示・順序付けモジュール
５６を備えたリコメンダシステム１６が示されている。
ＵＲＬに関して、データ記憶モジュール５２は、最少限
で、入力の日付、ユーザＩＤ、及びＵＲＬのユーザによ
るランク付け（つまり、優先選択ランク付け）を含んで
いる。価値予測モジュール５４は、ユーザに対するＵＲ
Ｌの価値又は相対的なランクを予測するためのアルゴリ
ズムを含む。表示・順序付けモジュール５６は、それら
の予測価値又は予測相対的ランクに基づいて推奨ＵＲＬ
の表示を順序付ける。
【００２５】また、リコメンダシステム５０は、一般ユ
ーザのためにＵＲＬの価値を予測する価値予測モジュー
ル５８を含んでいる。一般的に、モジュール５８は、こ
の予測を、ＵＲＬに関するユーザのランク付けの加重和
で作成する。最も単純な状況では、この予測は、単に、
ＵＲＬに関して受け取ったランク付け全ての平均であ
る。その代わりに、重み付けを、他のユーザによって客
観的に更に高く評価されている評価を持つユーザからの
ランク付けに偏らせることも可能であろう。ユーザ評価
の価値を考慮するための客観的関数は、あるユーザの他
の全てのユーザとの相関性の合計の関数とすることがで
き、その代わりとして（又はそれに加えて）、ユーザの
推奨を受信するヒット数を考慮することもできるであろ
う。
【００２６】モジュール５８は、１つ又はリストされた
ＵＲＬの予測価値に関して、キャッシュ２４が照会を行
うことができるようにするとともに、日付値を随意的な
パラメータとして送ることによって、ＵＲＬリストや予
測値に関して、キャッシュ２４が照会を行うことができ
るようするＡＰＩを備えている。後者の場合において、
日付値が提供される場合、モジュール５８は、キャッシ
ュにより特定された日付よりも最近のリコメンダシステ
ムのデータ領域に入力された日付を持つＵＲＬのみを返
送する。最後に、ＡＰＩは、予想価値の範囲がモジュー
ルによって返送されるように、キャッシュ２４がモジュ
ール５８に対し照会を行うことができるようにする。
【００２７】モジュール５８によって返送された「ＵＲ
Ｌ及び価値」の対は、データ領域に記憶されているＵＲ
Ｌについての追加情報を含むように拡張することができ
る。キャッシュに関する可能性のある使用情報の一例と
して、ユーザが入力した有効期限つまり変更周期が挙げ
られる。次に、キャッシュ２４は、これらの値を使用し
て、ＵＲＬをより効率的に洗い出し、データの妥当性の
確認を行うことができる。
【００２８】プロキシサーバ１２は、キャッシュ２４内
に記憶されている各ＵＲＬに対するキャッシング優先順
位を周期的に再割り付けすると仮定する。キャッシュ２
４が一杯をなると、プロキシサーバ１２は、キャッシュ
内に新しい項目を記憶するための十分な記憶容量が確保
されるまで、最も優先順位の低い項目を消去する。ま
た、プロキシサーバ１２は、暗示的及び明示的の推奨を
提供する２つのモジュール（価値モジュール１４及びリ
コメンダシステム１６）とともにキャッシュ２４を運用
することもできる。その二つのモジュール１２に関する
ＡＰＩの自由度を考慮すると、多くの変更が可能とな
る。
【００２９】図２は、ＵＲＬに優先順位の重みを与える
方法を示すフローチャートである。プロセッサ２２がＵ
ＲＬの優先順位を再評価する時、プロセッサ２２は、最
初に、ＵＲＬの予測価値に関して明示的推奨モジュール
１６に照会を行う（ステップ６２）。明示的推奨モジュ
ールが推奨を行うことができるなら（ステップ６４）、
プロセッサは、図３を参照して下述するように、この価
値を使用して優先順位の算出を行う（ステップ６８）。
他の方法によれば、プロセッサは、ＵＲＬの予測価値に
関して暗示的の推奨１４に照会を行い（ステップ６
６）、次にこの価値を使用してＵＲＬの優先順位を算出
する。暗示的の推奨より明示的推奨により予測された価
値が好ましい理由は、後者はＵＲＬを特定するが、前者
は全サイトを一般化するからである。しかしながら、暗
示的推奨の場合においても、キャッシング優先順位の算
出は、特定のＵＲＬに対するアクセスの最新性及び頻度
を考慮している特定のＵＲＬであることに留意された
い。
【００３０】Ｒｅｄｄｙ，Ｍ．及びＧ．Ｐ．Ｆｌｅｔｃ
ｈｅｒの「ウェブブラウザのキャッシュ管理用適応メカ
ニズム（An Adaptive Mechanism for Web Browser Cach
e Management）」ＩＥＥＥ コンピューティング １９９
８年１月／２月、にはファイルの大きさに拘わらず、最
新性と同様に全体的な使用頻度を考慮したキャッシング
優先順位アルゴリズムが開示されている。リコメンダシ
ステム１６のモジュール５４／５８において、本出願人
は、ＵＲＬの検索された価値を考慮するためにＲｅｄｄ
ｙ 及びＦｌｅｔｃｈｅｒのアルゴリズムに変更を加え
る。Ｒｅｄｄｙ及びＦｌｅｔｃｈｅｒは、現在の変化と
同様に過去に要求されたレコードに対して指数平滑法を
用いることにより、ＵＲＬに関する次の要求までの平均
時間（ＭＴＮＲ）を推定している。つまり、ＭＴＮＲｉ
＝αｔｉ＋（１−α）ＭＴＮＲｉ −１、ここで、ｔ
ｉは、前回の照会以降の時間、ＭＴＮＲｉ−１は、過去
の価値、そして、αは、指数減衰係数である（それらに
より、０．１と０．３との間の演算値が与えられる）。
キャッシュにおいてドキュメントの優先順位を決定する
ための重み付け計測規準は、ドキュメント要求頻度が適
切であり、ドキュメント要求頻度は、ＭＴＮＲ：ｗ（ｔ
i）＝１／（ＭＴＮＲi）に反比例する。高いα値によ
り、ドキュメント要求の最新性を重要視したものとなり
（α＝１は、前回のアクセス日付までのＵＲＬの優先順
位付けを下げる）、低いα値により、現在のものより古
い最新性の価値を重要視したものとなる。
【００３１】民主的（democratic）キャッシュでは、こ
のような重み付け基準を採用するが、高い価値のドキュ
メントの方向にキャッシュを偏らせるために、ＵＲＬの
予測価値によって変更することができる。例えば、 α'＝α／ｆ（ｖi） の値に基づいて減衰係数αを設定することができる。
【００３２】ここで、ｖｉは、リコメンダシステムによ
り提供されるようなドキュメントｉの価値であり、ｆ
（ｖｉ）は、単調に実用性の関数を増加するものであ
る。この方法においては、非常に高い価値のドキュメン
トは、頻度と最新性が同じ場合は、相対的に低い価値の
ドキュメントより長い期間にわたってキャッシュされ
る。しかしながら、より高い頻度で最近アクセスされた
低い価値のドキュメントが、より低い頻度でもっと以前
にアクセスされたより高い価値を持つドキュメントより
も優先順位が高くなることが依然として発生することに
なる。キャッシュがこの挙動を表示することが非常に重
要となる。例えば、優先順位が、単に知覚された価値の
関数であることを仮定すると、時間経過とともに、ドキ
ュメントがアクセスされているか未だアクセスされてい
ないに拘わらず、キャッシュは最も高い価値のドキュメ
ントで満たされることになる。
【００３３】ここで、これらの３つの方程式のいずれも
が、アクセスの最新性や頻度のみならずＵＲＬの予測価
値をも考慮する方法で、プロセッサ２２がＵＲＬの優先
順位を決定することを可能とする。しかしながら、ある
ＵＲＬが、この同じサイト（例えば、フレーム及び／又
はｇｉｆイメージを持ったＵＲＬ）において、他のＵＲ
Ｌのダウンロードを必然的に伴うページを示すことがよ
くある。暗示的推奨モジュールにより予測価値が提供さ
れる場合には、このモジュールは全てのＵＲＬに関して
同じ推奨価値を同じサイトから提供することになるとと
もに、必然的に伴うＵＲＬの各々の優先順位は個別に算
出することが可能であるために、その時点で作業は完了
する。ＵＲＬが外部のサイトにおいて他のＵＲＬを必然
的に伴う可能性もある。この状況を網羅するために、前
述した方法は、暗示的サイトを基盤とした推奨を有する
ＵＲＬをも対象とするように拡大することができる。
【００３４】しかしながら、予測価値が明示的推奨モジ
ュールによってもたらされる場合には、その状況はより
複雑になる。明示的推奨は、親のＵＲＬに対して存在す
るが、同様にキャッシュされることになる必然的に伴う
ＵＲＬには、ほぼ確実に明示的推奨は存在しない。従っ
て、このような各ＵＲＬは、必然的に伴うＵＲＬを抽出
するために、構文解析する必要がある。次に、必然的に
伴うＵＲＬの全ては、親のＵＲＬに関する明示的推奨に
より返送される予測価値を受け継ぐ。そして、この価値
は、必然的に伴うＵＲＬに関する優先順位の算出に使用
される。必然的に伴うＵＲＬが、同じ優先順位の再評価
期間内に、以前既に優先順位を与えられている（例え
ば、このＵＲＬが１つの親ＵＲＬ以外によっても伴なわ
れている際に生じる）場合、このＵＲＬは、以前与えら
れ優先順位と最新の優先順位の内で最大のものを保持す
る。この方法を、図３のフローチャートで説明する。
【００３５】図３を参照すると、ステップ７２におい
て、明示的推奨価値を持つＵＲＬが提供される。ステッ
プ７４で、ＵＲＬのコンテンツは、必然的に伴うＵＲＬ
を抽出するために構文解析される。ステップ７６で、各
ＵＲＬに関して、必然的に伴うＵＲＴの優先順位重みｗ
cがステップ７８で算出される。この再評価期間での過
去の重みｗpがステップ８０に存在している場合には、
それがより大きい（スッテプ８４）かより小さいか（ス
テップ８２）がチェックされる。キャッシュ指数が、Ｕ
ＲＬ、重み、及びタイムスタンプを有するキャッシュ２
４内のキャッシュ指数で更新される。
【００３６】実際には、民主的キャッシュの挙動は、リ
コメンダシステムと密接に結び付けられることになる。
最新の推奨がキャッシュされる、これにより推奨された
項目へのアクセス時間が短縮されることにより、ユーザ
に対するリコメンダシステムの性能を改善することがで
きる。過去の推奨は、キャッシュから消えて行く傾向に
あるが、興味が復活することにより、ＵＲＬは、ある期
間再びキャッシュ内に存続することになる。
【００３７】更に、リコメンダシステムは、ＵＲＬの有
効期限及び／又は再呼び出しレート等の（更に、ＨＴＭ
Ｌ内のメタデータとして利用可能性のある）他の情報を
民主的キャッシュに提供する。リコメンダシステムにお
いて、興味は短期的であると断定された（再呼び出しレ
ート＝０）ＵＲＬに関しては、例えば、期限満了日の後
にキャッシュはそのＵＲＬを削除することができる。一
方、ゼロでない再呼び出しレート（日次、週次、その
他）のＵＲＬに関しては、キャッシュは、所定の間隔で
現在キャッシュ内にあるＵＲＬのプリフェッチィングを
行う。
【００３８】様々なハードウエアプラットフォーム上で
使用できるポータブルソースコードを有するソフトウエ
ア開発環境を使用するソフトウエアにより本発明を容易
に実施することができるのは認識されるであろう。その
代わりに、開示されたシステムは、標準論理回路を使用
するハードウエアにおいて、部分的又は全体的に実施す
ることができる。ソフトウエアとハードウエアのいずれ
が本システムを実施するために使用されるかについて
は、システムの速度や効率の要件によって、更に、特定
の機能、特定のソフトウエア又はハードウエアシステム
及び使用される特定のマイクロプロセッサ又はマイクロ
コンピュータによって変化する。
【００３９】本発明は、特定の実施形態を参照すること
により説明された。図面とともに本明細書を読み理解す
ることにより、変更や置換が第３者により行い得るであ
ろう。本実施形態は例示的なものであり、当業者であれ
ば、本教示により様々な代替、変更、修正、或いは改善
を成し得るであろうが、これらは、特許請求の範囲に含
まれることが意図されている。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明による民主的キャッシングを用いたシ
ステムのブロック図である。
【図２】 ＵＲＬへ優先順位の重みを与えるための方法
を説明するフローチャートである。
【図３】 必然的に伴うＵＲＬに対するキャッシング優
先順位の重みを与えるための方法を説明するフローチャ
ートである。
【図４】 図１のシステムで使用されるリコメンダシス
テムのブロック図である。
【符号の説明】
１０ システム １４ 価値モジュール １６ リコメンダシステム ２２ プロセッサ ２４ キャッシュ ３０ インターネット ４０ ユーザ ５２ 記憶モジュール ５４ 価値予測モジュール ５６ 表示・順序付けモジュール ５８ 一般ユーザ価値予測モジュール
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ベルナルド・エイ・フーベルマン アメリカ合衆国 カリフォルニア州 94301 パロアルト アパートメントＣ フォレストアヴェニュー 483 (72)発明者 ラダ・エイ・アダミック アメリカ合衆国 カリフォルニア州 94062 レッドウッドシティー クォーツ ストリート 533 (72)発明者 ジェームズ・イー・ピトコウ アメリカ合衆国 カリフォルニア州 94306 パロアルト エルスワースプレイ ス 742

Claims (5)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 キャッシュ内に記憶する項目を決定する
    ための方法であって、 前記キャッシュ内に記憶すべき各項目に関する価値の尺
    度を含む価値データを取得するステップと、 前記各項目の相対的な価値に基づいて前記キャッシュ内
    に記憶されるべき項目の優先順位付けを行うステップ
    と、 前記キャッシュ内で最も高い価値を有する項目を記憶す
    るステップとを含むことを特徴とするキャッシングのた
    めの方法。
  2. 【請求項２】 優先順位付けするステップは、 ｗ（ｔi）＝１／（ＭＴＮＲi） （ここで、ＭＴＮＲｉ＝α'ｔｉ＋（１−α'）ＭＴＮＲ
    ｉ−１及びα'＝α／ｆ（ｖi）であり、ＭＴＮＲｉは項
    目ｉに関する次の要求までの平均時間、ｔｉは前回の照
    会以降の時間、ＭＴＮＲｉ−１は過去の価値、α’は指
    数減衰係数、ｖ ｉはリコメンダシステムにより提供され
    るような項目ｉの価値又は実用性、及びｆ（ｖｉ）は単
    調に増加する価値の関数）で表される重み付け測定規準
    ｗ（ｔｉ）を評価するステップと、 前記キャッシュ内で最大の重みを持つ項目を記憶するス
    テップとを含むことを特徴とする請求項１に記載のキャ
    ッシングのための方法。
  3. 【請求項３】 前記項目は、ウェブページを含み、前記
    価値データは、前記ウェブページに関連するウェブサイ
    トにアクセスする固有のユーザの数に関する統計的情報
    と、前記ウェブページのユーザ推奨に基づいて項目の価
    値を提供するリコメンダシステムからの推奨データとの
    重み付けされた組み合わせを含むことを特徴とする請求
    項１に記載のキャッシングのための方法。
  4. 【請求項４】 分散型ネットワーク上で項目をキャッシ
    ングするためのシステムであって、 前記ネットワークから項目を記憶するとともに前記ネッ
    トワークから項目を検索するためのコンピュータを備
    え、前記コンピュータは、プロセッサ、及び前記ネット
    ワークから検索された項目を記憶するためのキャッシュ
    を有し、更に前記キャッシュ内に記憶すべき項目に関す
    る価値データを提供するための価値モジュールを備え、 前記キャッシュ内に記憶された各項目は、前記項目の価
    値の尺度を有する価値データ含み、 前記プロセッサは、特定の項目に関する要求に応答し、
    前記項目が前記キャッシュ内に記憶されているかどうか
    を判定し、記憶されていない場合には前記ネットワーク
    から前記項目を検索し、且つ前記プロセッサは、前記検
    索された項目の各々について、前記検索された項目の価
    値データに応答し、前記項目の各々の相対的価値データ
    に基づいて前記検索された項目及び前記キャッシュ内に
    記憶した項目の優先順位付けを行い、最も高い価値デー
    タを有する項目を前記キャッシュ内に記憶するようにし
    たことを特徴とするキャッシングのためのシステム。
  5. 【請求項５】 前記プロセッサは、 ｗ（ｔi）＝１／（ＭＴＮＲi） （ここで、ＭＴＮＲｉ＝α'ｔｉ＋（１−α'）ＭＴＮＲ
    ｉ−１及びα'＝α／ｆ（ｖi）であり、ＭＴＮＲｉは項
    目ｉに関する次の要求までの平均時間、ｔｉは前回の照
    会以降の時間、ＭＴＮＲｉ−１は過去の価値、α’は指
    数減衰係数、ｖ ｉはリコメンダシステムにより提供され
    るような項目ｉの価値又は実用性、及びｆ（ｖｉ）は単
    調に増加する価値の関数）で表される重み付け測定規準
    ｗ（ｔｉ）に基づいて前記項目を評価し、更に前記キャ
    ッシュ内で最大の重みを持つ項目を記憶することを特徴
    とする請求項４に記載のキャッシングのためのシステ
    ム。
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