JP2010026866A - Content distribution storage system, total evaluation value management device, management processing program, node device and total evaluation value management method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、ネットワークを介して互いに通信可能な複数のノード装置を備えたピアツーピア(Peer to Peer(P2P))型の通信システムの技術分野に関する。 The present invention relates to a technical field of a peer-to-peer (P2P) type communication system including a plurality of node devices that can communicate with each other via a network.
この種のピアツーピア型の通信システムにおいて、複数のコンテンツデータ(映画及び音楽等のコンテンツのデータ)の複製データ(以下、「レプリカ」という)を複数のノード装置に分散して保存(配置)させ、各ノード装置間でレプリカを利用可能としたコンテンツ分散保存システムが知られており、これにより、対故障性やアクセスの分散性が高められている。このように分散保存されたレプリカの所在は、例えば特許文献1に開示されるような分散ハッシュテーブル(以下、DHT(Distributed Hash Table)という)を利用して効率良く検索可能になっている。
In this type of peer-to-peer communication system, copy data (hereinafter referred to as “replica”) of a plurality of content data (content data such as movies and music) is distributed and stored (arranged) in a plurality of node devices. A distributed content storage system that makes it possible to use replicas between node devices is known, and this improves fault tolerance and access dispersibility. The location of the replicas thus distributed and stored can be efficiently searched using a distributed hash table (hereinafter referred to as DHT (Distributed Hash Table)) as disclosed in, for example,
このようなコンテンツ分散保存システムにおいて、コンテンツが利用可能となる前(公開前)に、当該システム内(各ノード装置)に分散保存させておいたレプリカの数が少なすぎる場合には、当該コンテンツの公開後にそのレプリカにアクセスが集中する結果となってしまうことが懸念される。逆に、当該レプリカの数が多すぎる場合には、各ノード装置におけるレプリカを保存するための記憶領域を無駄に消費してしまい、当該記憶領域を圧迫する結果となることが懸念される。従って、人気に応じた数のレプリカを、公開前に当該システム内に分散保存させておき、その後、他のノード装置にそのコンテンツを公開して利用可能とすることが望ましい。 In such a content distributed storage system, if the number of replicas stored and distributed in the system (each node device) is too small before the content can be used (before publication), There is concern that access will be concentrated on the replica after the release. On the other hand, when the number of replicas is too large, there is a concern that the storage area for storing replicas in each node device is wasted and results in the storage area being compressed. Therefore, it is desirable that a number of replicas corresponding to popularity are distributed and stored in the system before publication, and then the contents are made available to other node devices for use.
特許文献1には、各ノード装置は、新たに該システムに投入されるコンテンツの公開前に、当該公開前のコンテンツの評価値(例えば、当該コンテンツの人気度を表す)と、既に保存済のコンテンツの評価値とを比較して、公開前コンテンツの評価値が大きいときは保存する一方、小さいときには保存しないようになっている。
ところで、公開前コンテンツの初期総評価値を決定するためには、例えば、限定した数のノード装置に先行公開して人気度を予測したりする方法が考えられるが、この方法ではシステム管理者側にとって手間がかかるといった問題がある。 By the way, in order to determine the initial total evaluation value of the pre-release content, for example, a method of predicting the popularity by pre-publishing to a limited number of node devices is conceivable. There is a problem that it takes time and effort.
また、公開前コンテンツの総評価値が同様の公開済コンテンツの総評価値(各ノード装置で管理される各評価値の総和)と近い値になることを利用し、公開済コンテンツの総評価値を基にして公開前コンテンツの初期総評価値を予測することが考えられる。ここで、「同様の公開済コンテンツ」とは、例えば、映画におけるシリーズ物の前作であったり、音楽における同一アーティストの過去の作品を指す。 Moreover, based on the total evaluation value of the published content, the total evaluation value of the pre-published content is close to the total evaluation value of the same published content (the total of the evaluation values managed by each node device). Thus, it is conceivable to predict the initial total evaluation value of the pre-release content. Here, “similar published content” refers to, for example, a previous work of a series in a movie or a past work of the same artist in music.
しかしながら、コンテンツのレプリカは複数のノード装置に分散され保存されているため、任意のコンテンツの総評価値を調べたい場合は、そのコンテンツのレプリカを保存する全てのノード装置について調査をしなければならず、ノード装置の数が多くなると、調査に多大な時間とコストがかかるという問題がある。 However, since content replicas are distributed and stored in a plurality of node devices, if you want to examine the total evaluation value of any content, you must investigate all the node devices that store the content replicas. As the number of node devices increases, there is a problem that the investigation takes a lot of time and cost.
また、あるコンテンツのレプリカが複数のキャッシュに分割されて保存されるようなシステムにおいては、当該コンテンツの総評価値を求めるためには各キャッシュの総評価値を求めることが必要となり、分割キャッシュ数が増えることでシステムの負荷は増大するという問題もある。 Further, in a system in which a replica of a certain content is divided and stored in a plurality of caches, it is necessary to obtain the total evaluation value of each cache in order to obtain the total evaluation value of the content, and the number of divided caches increases. This also increases the system load.
また、コンテンツの総評価値を求めることができないというのは、言い換えればコンテンツの人気を知ることができないということであり、例えばコンテンツの人気順位を表す人気ランキングを作りたい場合にもこれができないという問題もある。 In addition, the fact that the total evaluation value of the content cannot be obtained means that the popularity of the content cannot be known. In other words, for example, when the popularity ranking representing the popularity ranking of the content is to be created, this cannot be done. is there.
本発明は、以上の点等に鑑みてなされたものであり、公開済コンテンツの総評価値を迅速かつ精度良く調査することを可能としたコンテンツ分散保存システム、総評価値管理装置、管理処理プログラム、ノード装置、及び総評価値管理方法を提供することを課題とする。 The present invention has been made in view of the above points and the like, and is a content distributed storage system, a total evaluation value management apparatus, a management processing program, and a node capable of quickly and accurately examining a total evaluation value of published content It is an object to provide an apparatus and a total evaluation value management method.
上記課題を解決するために、請求項1に記載の発明は、ネットワークに接続された複数のノード装置の参加により構成されるコンテンツ分散保存システムであり、複数のコンテンツの複製データが複数のノード装置に分散して保存され、当該複製データを保存した各前記ノード装置によりそのコンテンツの評価を表す評価値が管理されるようにしたコンテンツ分散保存システムにおいて各前記評価値の総和を表す総評価値をコンテンツ毎に管理する総評価値管理装置であって、各前記コンテンツの総評価値を記憶する総評価値記憶手段と、前記コンテンツ分散保存システムに参加している前記複数のノード装置のうちから何れかのノード装置を選定するノード装置選定手段と、前記選定されたノード装置に対して、前記コンテンツの評価値の要求を示す要求情報を送信する要求情報送信手段と、前記要求情報を受信した前記ノード装置が保存している複製データに対応するコンテンツの評価値を示す評価値情報を、当該ノード装置から受信する評価値情報受信手段と、前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの総評価値を前記総評価値記憶手段から取得する総評価値取得手段と、前記取得されたコンテンツの総評価値と、前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの評価値と、に基づいて新たな総評価値を算出する総評価値算出手段と、前記新たに算出されたコンテンツの総評価値により前記総評価値記憶手段に記憶されている前回のコンテンツの総評価値を更新する総評価値更新手段と、を備えることを特徴とする。
In order to solve the above-described problem, the invention according to
この発明によれば、総評価値管理装置が、コンテンツ分散保存システムに参加している前記複数のノード装置のうちから何れかのノード装置を選定し、前記選定されたノード装置に対して、前記コンテンツの評価値の要求を示す要求情報を送信し、前記要求情報を受信した前記ノード装置が保存している複製データに対応するコンテンツの評価値を示す評価値情報を、当該ノード装置から受信し、前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの総評価値を前記総評価値記憶手段から取得し、前記取得されたコンテンツの総評価値と、前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの総評価値と、に基づいて新たな総評価値を算出し、前記新たに算出されたコンテンツの総評価値により前記総評価値記憶手段に記憶されている前回のコンテンツの総評価値を更新するように構成したので、ノード装置の数が多くなっても、調査に多大な時間とコストがかかることとなく、コンテンツの総評価値を迅速に調査することができる。 According to the present invention, the total evaluation value management device selects any one of the plurality of node devices participating in the distributed content storage system, and the content for the selected node device. Request information indicating a request for an evaluation value, and receiving from the node device evaluation value information indicating an evaluation value of content corresponding to the copy data stored in the node device that has received the request information, The total evaluation value of the content indicated in the received evaluation value information is acquired from the total evaluation value storage means, the total evaluation value of the acquired content, the total evaluation value of the content indicated in the received evaluation value information, A new total evaluation value is calculated based on the previous evaluation value stored in the total evaluation value storage means based on the newly calculated total evaluation value of the content. Since it is configured to update the general comment value Ntsu, even if large number of node devices, without the can take a lot of time and cost to the survey, the general comment value of content can be quickly investigated.
請求項2に記載の発明は、請求項1に記載の総評価値管理装置において、前記総評価値算出手段は、前記取得されたコンテンツの総評価値をコンテンツ分散保存システムに参加しているノード装置の総数で除算した評価値と、当該総数から前記評価値情報を送信したノード装置の数を減算した数と、を乗算し、当該乗算した値と、前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの評価値と、を加算して前記新たな総評価値を算出することを特徴とする。 According to a second aspect of the present invention, in the total evaluation value management device according to the first aspect, the total evaluation value calculating means uses the total evaluation value of the acquired content as the total number of node devices participating in the content distributed storage system. Is multiplied by the number obtained by subtracting the number of node devices that transmitted the evaluation value information from the total number, and the multiplied value and the evaluation of the content indicated in the received evaluation value information And adding the value to calculate the new total evaluation value.
この発明によれば、ノード装置の数が多くなっても、調査に多大な時間とコストがかかることとなく、コンテンツの総評価値を迅速、かつ精度良く調査することができる。 According to the present invention, even if the number of node devices increases, the total evaluation value of the content can be investigated quickly and accurately without taking much time and cost for the investigation.
請求項3に記載の発明は、請求項1又は2に記載の総評価値管理装置において、前記ノード装置選定手段は、前記コンテンツ分散保存システムに参加している前記複数のノード装置のうちから何れかのノード装置をランダムに一つ選定することを特徴とする。 According to a third aspect of the present invention, in the total evaluation value management device according to the first or second aspect, the node device selection means is any one of the plurality of node devices participating in the content distributed storage system. One node device is selected at random.
請求項4に記載の発明は、請求項1乃至3の何れか一項に記載の総評価値管理装置において、前記ノード装置選定手段、前記要求情報送信手段、前記評価値情報受信手段、前記総評価値取得手段、前記総評価値算出手段、及び前記総評価値更新手段による一連の処理は、所定の時間間隔で繰り返し実行されることを特徴とする。
The invention according to claim 4 is the total evaluation value management device according to any one of
この発明によれば、所定の時間間隔で最新の総評価値を調査することができる。 According to the present invention, the latest total evaluation value can be investigated at predetermined time intervals.
請求項5に記載の発明は、請求項1乃至4の何れか一項に記載の総評価値管理装置において、前記総評価値算出手段により新たなコンテンツの総評価値が算出された場合には、当該新たなコンテンツの総評価値と前回のコンテンツの総評価値とを比較して大きい方を総評価値の最大値として求める総評価最大値算出手段を更に備えることを特徴とする。 According to a fifth aspect of the present invention, in the total evaluation value management device according to any one of the first to fourth aspects, when a total evaluation value of new content is calculated by the total evaluation value calculating unit, the new evaluation value And a total evaluation maximum value calculating means for comparing the total evaluation value of the correct content with the total evaluation value of the previous content and obtaining the larger one as the maximum value of the total evaluation value.
この発明によれば、様々な観点からコンテンツを評価することができる。 According to the present invention, content can be evaluated from various viewpoints.
請求項6に記載の発明は、請求項1乃至5の何れか一項に記載の総評価値管理装置において、前記総評価値算出手段により新たなコンテンツの総評価値が算出される度に、当該総評価値を別々に記憶しておき、所定期間内において前記記憶された、特定のコンテンツについての各前記総評価値の平均値を算出する総評価平均値算出手段を更に備えることを特徴とする。
The invention according to claim 6 is the total evaluation value management device according to any one of
この発明によれば、様々な観点からコンテンツを評価することができる。 According to the present invention, content can be evaluated from various viewpoints.
請求項7に記載の発明は、請求項1乃至6の何れか一項に記載の総評価値管理装置において、前記各コンテンツの総評価値、当該各コンテンツの総評価値の最大値、又は当該各コンテンツの総評価値の平均値に基づいて、コンテンツの人気順位を表すランキングを決定するランキング決定手段を更に備えることを特徴とする。
The invention according to claim 7 is the total evaluation value management device according to any one of
この発明によれば、コンテンツの人気順位を表すランキングを効率良く決定することができる。 According to the present invention, it is possible to efficiently determine a ranking representing the popularity ranking of content.
請求項8に記載の発明は、請求項1乃至7の何れか一項に記載の総評価値管理装置において、前記総評価値が与えられていないコンテンツのキーワードを少なくとも一つ有し、且つ前記総評価値が与えられているコンテンツを特定するコンテンツ特定手段を更に備え、前記総評価値算出手段は、前記特定されたコンテンツの総評価値に基づいて、前記総評価値が与えられていないコンテンツの総評価値を算出することを特徴とする。
The invention according to
この発明によれば、システム管理者側に手間かけさせずに比較的簡単に公開前コンテンツの人気度を予測(推定)することができる。 According to the present invention, it is possible to predict (estimate) the popularity of pre-release content relatively easily without requiring the system administrator to take time.
請求項9に記載の発明は、請求項1乃至8の何れか一項に記載の総評価値管理装置において、前記コンテンツ分散保存システムにおいては、一つのコンテンツの複製データを複数に分割した分割複製データが、前記複数のノード装置に分散して保存され、当該分割複製データを保存した各前記ノード装置により当該分割複製データを有するコンテンツの評価を表す評価値が当該分割複製データに付与されて管理されており、前記評価値情報受信手段は、前記要求情報を受信した前記ノード装置が保存している分割複製データが、これに対応するコンテンツを構成する全分割複製データのうちの一部である場合には、当該一部の分割複製データに付与された評価値の平均値を前記コンテンツの評価値として示された評価値情報を、当該ノード装置から受信することを特徴とする。 A ninth aspect of the present invention is the total evaluation value management apparatus according to any one of the first to eighth aspects, wherein the content distributed storage system divides the duplicate data of one content into a plurality of pieces. Is distributed and stored in the plurality of node devices, and each node device storing the divided copy data is assigned and managed with an evaluation value representing the evaluation of the content having the divided copy data. The evaluation value information receiving means is configured such that the divided duplicate data stored in the node device that has received the request information is a part of all the divided duplicate data constituting the content corresponding thereto. The evaluation value information indicated by the average value of the evaluation values assigned to the partial divided copy data as the evaluation value of the content is stored in the node device. Characterized by receiving from.
この発明によれば、分割複製データの数が増えても、システムの負荷を増大させることなく、コンテンツの総評価値を迅速に調査することができる。 According to the present invention, even if the number of divided duplicate data increases, the total evaluation value of the contents can be quickly investigated without increasing the system load.
請求項10に記載の発明は、請求項9に記載の総評価値管理装置から送信された前記要求情報を受信したノード装置であって、前記一部の分割複製データに付与された評価値の平均値を前記コンテンツの評価値として示された評価値情報を前記総評価値管理装置に対して送信することを特徴とする。 The invention according to claim 10 is a node device that has received the request information transmitted from the total evaluation value management device according to claim 9, and is an average of evaluation values given to the partial divided duplicate data Evaluation value information indicating a value as an evaluation value of the content is transmitted to the total evaluation value management apparatus.
請求項11に記載の管理処理プログラムの発明は、コンピュータを、請求項1乃至9の何れか一項に記載の総評価値管理装置として機能させることを特徴とする。 An invention of a management processing program according to an eleventh aspect causes a computer to function as the total evaluation value management apparatus according to any one of the first to ninth aspects.
請求項12に記載の発明は、ネットワークに接続された複数のノード装置の参加により構成されるコンテンツ分散保存システムであり、複数のコンテンツの複製データが複数のノード装置に分散して保存され、当該複製データを保存した各前記ノード装置によりそのコンテンツの評価を表す評価値が管理されるようにしたコンテンツ分散保存システムにおいて、各前記評価値の総和を表す総評価値をコンテンツ毎に管理する総評価値管理装置は、各前記コンテンツの総評価値を記憶する総評価値記憶手段と、前記コンテンツ分散保存システムに参加している前記複数のノード装置のうちから何れかのノード装置を選定するノード装置選定手段と、前記選定されたノード装置に対して、前記コンテンツの評価値の要求を示す要求情報を送信する要求情報送信手段と、前記要求情報を受信した前記ノード装置が保存している複製データに対応するコンテンツの評価値を示す評価値情報を、当該ノード装置から受信する評価値情報受信手段と、前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの総評価値を前記総評価値記憶手段から取得する総評価値取得手段と、前記取得されたコンテンツの総評価値と、前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの評価値と、に基づいて新たな総評価値を算出する総評価値算出手段と、前記新たに算出されたコンテンツの総評価値により前記総評価値記憶手段に記憶されている前回のコンテンツの総評価値を更新する総評価値更新手段と、を備えることを特徴とする。
The invention according to
請求項13に記載の発明は、ネットワークに接続された複数のノード装置の参加により構成されるコンテンツ分散保存システムであり、複数のコンテンツの複製データが複数のノード装置に分散して保存され、当該複製データを保存した各前記ノード装置によりそのコンテンツの評価を表す評価値が管理されるようにしたコンテンツ分散保存システムにおけるコンテンツの総評価値管理方法であって、各前記評価値の総和を表す総評価値をコンテンツ毎に管理する総評価値管理装置は、各前記コンテンツの総評価値を記憶する工程と、前記コンテンツ分散保存システムに参加している前記複数のノード装置のうちから何れかのノード装置を選定する工程と、前記選定されたノード装置に対して、前記コンテンツの評価値の要求を示す要求情報を送信する工程と、前記要求情報を受信した前記ノード装置が保存している複製データに対応するコンテンツの評価値を示す評価値情報を、当該ノード装置から受信する工程と、前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの総評価値を前記総評価値記憶手段から取得する工程と、前記取得されたコンテンツの総評価値と、前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの評価値と、に基づいて新たな総評価値を算出する工程と、前記新たに算出されたコンテンツの総評価値により前記総評価値記憶手段に記憶されている前回のコンテンツの総評価値を更新する工程と、を備えることを特徴とする。
The invention according to
本発明によれば、総評価値管理装置が、コンテンツ分散保存システムに参加している前記複数のノード装置のうちから何れかのノード装置を選定し、前記選定されたノード装置に対して、前記コンテンツの評価値の要求を示す要求情報を送信し、前記要求情報を受信した前記ノード装置が保存している複製データに対応するコンテンツの評価値を示す評価値情報を、当該ノード装置から受信し、前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの総評価値を前記総評価値記憶手段から取得し、前記取得されたコンテンツの総評価値と、前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの総評価値と、に基づいて新たな総評価値を算出し、前記新たに算出されたコンテンツの総評価値により前記総評価値記憶手段に記憶されている前回のコンテンツの総評価値を更新するように構成したので、ノード装置の数が多くなっても、調査に多大な時間とコストがかかることとなく、コンテンツの総評価値を迅速に調査することができる。 According to the present invention, the total evaluation value management device selects any one of the plurality of node devices participating in the distributed content storage system, and the content for the selected node device. Request information indicating a request for an evaluation value, and receiving from the node device evaluation value information indicating an evaluation value of content corresponding to the copy data stored in the node device that has received the request information, The total evaluation value of the content indicated in the received evaluation value information is acquired from the total evaluation value storage means, the total evaluation value of the acquired content, the total evaluation value of the content indicated in the received evaluation value information, A new total evaluation value is calculated based on the previous content stored in the total evaluation value storage means based on the newly calculated total evaluation value of the content. Since it is configured to update the general comment value of Tsu, even if large number of node devices, without the can take a lot of time and cost to the survey, the general comment value of content can be quickly investigated.
以下、本発明の最良の実施形態を図面に基づいて説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、コンテンツ分散保存システムに本発明を適用した場合の実施形態である。 DESCRIPTION OF EXEMPLARY EMBODIMENTS Hereinafter, the best embodiment of the invention will be described with reference to the drawings. The embodiment described below is an embodiment when the present invention is applied to a content distributed storage system.
[1.コンテンツ分散保存システムの構成等]
始めに、図1等を参照して、本実施形態に係るコンテンツ分散保存システムの概要構成等について説明する。
[ 1. Configuration of distributed content storage system ]
First, with reference to FIG. 1 and the like, a schematic configuration and the like of the content distributed storage system according to the present embodiment will be described.
図1は、本実施形態に係るコンテンツ分散保存システムにおける各ノード装置の接続態様の一例を示す図である。 FIG. 1 is a diagram showing an example of a connection mode of each node device in the distributed content storage system according to this embodiment.
図1の下部枠101内に示すように、IX(Internet eXchange)3、ISP(Internet Service Provider)4a,4b、DSL(Digital Subscriber Line)回線事業者(の装置)5a,5b、FTTH(Fiber To The Home)回線事業者(の装置)6、及び通信回線(例えば、電話回線や光ケーブル等)7等によって、インターネット等のネットワーク(現実世界の通信ネットワーク)8が構築されている。なお、図1の例におけるネットワーク8には、データ(パケット)を転送するためのルータが、適宜挿入されているが図示を省略している。
As shown in the
このようなネットワーク8には、複数のノード装置(以下、「ノード」という)Nn(n=1,2,3・・・の何れか)がルータを介して接続されている。また、各ノードNnには、固有の製造番号およびIP(Internet Protocol)アドレスが割り当てられている。そして、本実施形態に係るコンテンツ分散保存システムSは、これらのノードNnのうち、図1の上部枠100内に示すように、何れか複数のノードNnの参加により形成されるピアツーピア方式のネットワークシステムとなっている。
A plurality of node devices (hereinafter referred to as “nodes”) Nn (n = 1, 2, 3,...) Are connected to such a
なお、図1の上部枠100内に示すネットワーク9は、既存のネットワーク8を用いて形成された仮想的なリンクを構成するオーバーレイネットワーク9(論理的なネットワーク)である。かかるオーバーレイネットワーク9は、特定のアルゴリズム、例えば、DHTを利用したアルゴリズムにより実現される。
A network 9 shown in the
そして、コンテンツ分散保存システムS(言い換えれば、オーバーレイネットワーク9)に参加している各ノードNnには、所定桁数からなる固有の識別情報であるノードIDが割り当てられている。また、当該ノードIDは、例えば、各ノードNnに個別に割り当てられたIPアドレス或いは製造番号を共通のハッシュ関数(例えば、SHA−1等)によりハッシュ化した値(例えば、bit長が160bit)であり、一つのID空間に偏りなく分散して配置されることになる。 Each node Nn participating in the content distributed storage system S (in other words, the overlay network 9) is assigned a node ID, which is unique identification information having a predetermined number of digits. The node ID is, for example, a value (for example, the bit length is 160 bits) obtained by hashing an IP address or a manufacturing number individually assigned to each node Nn with a common hash function (for example, SHA-1). Yes, it will be distributed in one ID space without any bias.
なお、コンテンツ分散保存システムSへの参加は、参加していないノードNn(例えば、ノードN8)が、参加している任意のノードNn(例えば、当該システムSに常時参加しているコンタクトノード)に対して参加要求を示す参加メッセージを送信することによって行われる。 In addition, participation in the content distributed storage system S is performed by any node Nn (for example, the node N8) that has not participated in any node Nn (for example, a contact node that always participates in the system S) that has not participated. This is done by sending a participation message indicating a participation request.
また、各ノードNnは、夫々、DHTを用いたルーティングテーブルを保持している。このルーティングテーブルは、コンテンツ分散保存システムS上における各種メッセージの転送先を規定しており、具体的には、ID空間内で適度に離れたノードNnのノードID、IPアドレス及びポート番号を含むノード情報が複数登録されている。 Each node Nn holds a routing table using DHT. This routing table defines the transfer destinations of various messages on the content distributed storage system S, specifically, a node including the node ID, IP address, and port number of a node Nn that is moderately separated in the ID space Multiple pieces of information are registered.
コンテンツ分散保存システムSに参加している1台のノードNnは、該システムSに参加している全てのノードNnのうち、必要最低限のノードNnのノード情報をルーティングテーブルに登録しておき、ノード情報を知らない(記憶していない)ノードNnについては、各ノードNn間で互いに各種メッセージを転送し合って届けてもらうようになっている。 One node Nn participating in the content distributed storage system S registers the minimum necessary node information of the nodes Nn among all the nodes Nn participating in the system S in the routing table, With respect to the node Nn that does not know (store) the node information, various messages are transferred between the nodes Nn to be delivered.
このようなDHTを用いたルーティングテーブルについては、特開2006−197400号公報等で公知であるので、詳しい説明を省略する。 Such a routing table using DHT is well known in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2006-197400 and the like, and will not be described in detail.
ところで、コンテンツ分散保存システムSにおいては、内容の異なる様々なコンテンツ(例えば、映画や音楽等)のレプリカが所定のファイル形式で複数のノードNnに分散して保存(格納)されており、各ノードNn間で当該レプリカを利用可能になっている。例えば、ノードN5には、タイトルがXXXの映画のコンテンツのレプリカが保存されており、一方、ノードN3には、タイトルがYYYの映画のコンテンツのレプリカが保存されるというように、複数のノードNn(以下、「コンテンツ保持ノード」という)に分散されて保存されている。 By the way, in the content distributed storage system S, replicas of various contents having different contents (for example, movies, music, etc.) are distributed (stored) in a plurality of nodes Nn in a predetermined file format. The replica can be used between Nn. For example, the node N5 stores a replica of the movie content with the title XXX, while the node N3 stores a replica of the movie content with the title YYY. (Hereinafter referred to as “content holding nodes”).
また、これらのコンテンツのレプリカには、夫々、コンテンツ名(タイトル)、コンテンツID(コンテンツ毎に固有の識別情報)、及びコンテンツの評価を表す評価値等の情報が付与されている。このコンテンツIDは、例えば、コンテンツ名+任意の数値(或いは、コンテンツデータの先頭数バイトでも良い)が、上記ノードIDを得るときと共通のハッシュ関数によりハッシュ化されて生成される(ノードIDと同一のID空間に配置)。或いは、システム管理者が、コンテンツ毎に一意のID値(ノードIDと同一ビット長)を付与しても良い。この場合は、コンテンツ名とそのコンテンツIDの対応が書かれたコンテンツカタログ情報が、全ノードNnに配布される。なお、上記評価値は、例えば、コンテンツの人気度や重要度を表すものであり、例えば人気が高いコンテンツは、その評価値も高く設定されている。また、当該評価値は、レプリカを保存した各ノードNnにより管理されることになる。 Each of these content replicas is given information such as a content name (title), a content ID (identification information unique to each content), and an evaluation value indicating evaluation of the content. This content ID is generated, for example, by hashing the content name + arbitrary numerical value (or may be the first few bytes of the content data) with a hash function common to obtaining the node ID (node ID and Placed in the same ID space). Alternatively, the system administrator may give a unique ID value (same bit length as the node ID) for each content. In this case, the content catalog information in which the correspondence between the content name and the content ID is written is distributed to all the nodes Nn. The evaluation value represents, for example, the popularity or importance of the content. For example, a highly popular content has a high evaluation value. The evaluation value is managed by each node Nn that stores the replica.
また、このように分散保存されているレプリカの所在、つまり、当該レプリカを保存したノードNnのノード情報と当該コンテンツのレプリカに対応するコンテンツID等の組が含まれるインデックス情報が、当該コンテンツのレプリカの所在を管理しているノードNn(以下、「ルートノード」、又は「コンテンツデータ(コンテンツID)のルートノード」という)等により記憶(インデックスキャッシュに記憶)、管理されるようになっている。 In addition, the location of the replica stored in this manner, that is, the index information including the set of the node information of the node Nn storing the replica and the content ID corresponding to the replica of the content is the replica of the content. Is stored (stored in the index cache) and managed by a node Nn (hereinafter referred to as “root node” or “root node of content data (content ID)”) that manages the location of
つまり、コンテンツのレプリカを保存しているコンテンツ保持ノードのノード情報は、他のノードNnからの問い合わせに応じて提供可能なようにルートノードにより管理されている。 That is, the node information of the content holding node storing the content replica is managed by the root node so as to be provided in response to an inquiry from another node Nn.
例えば、タイトルがXXXの映画のコンテンツのレプリカについてのインデックス情報は、そのコンテンツ(コンテンツID)のルートノードであるノードN4により管理され、タイトルがYYYの映画のコンテンツのレプリカについてのインデックス情報は、そのコンテンツ(コンテンツID)のルートノードであるノードN7により管理される。また、このようなルートノードは、例えば、コンテンツIDと最も近い(例えば、上位桁がより多く一致する)ノードIDを有するノードNnであるように定められる。 For example, the index information about the replica of the movie content with the title XXX is managed by the node N4 which is the root node of the content (content ID), and the index information about the replica of the movie content with the title YYY is Managed by the node N7 which is the root node of the content (content ID). Further, such a root node is determined to be, for example, a node Nn having a node ID closest to the content ID (for example, the higher-order digits match more).
そして、あるノードNnのユーザが、所望するコンテンツのレプリカを取得したい場合、当該レプリカの取得を望むノードNn(以下、「ユーザノード」という)は、当該ユーザにより例えばコンテンツカタログ情報から選択されたコンテンツのコンテンツID及び自己のIPアドレス等を含むコンテンツ所在問合せ(検索)メッセージ(クエリ)を生成し、これを自己のDHTを用いたルーティングテーブルにしたがって他のノードNnに対して送出する。つまり、ユーザノードは、コンテンツ所在問合せ(検索)メッセージを、ルートノードに向けて(ルートノード宛に)送出する(つまり、ルートノードにコンテンツのレプリカの所在を問い合わせる)。これにより、コンテンツ所在問合せ(検索)メッセージは、コンテンツIDをキーとするDHTルーティングによって最終的にルートノードに到着することになる。 When a user of a certain node Nn wants to acquire a replica of the desired content, the node Nn that desires to acquire the replica (hereinafter referred to as “user node”) is the content selected by the user from content catalog information, for example. A content location inquiry (search) message (query) including the content ID and its own IP address is generated and sent to another node Nn according to the routing table using its own DHT. That is, the user node sends a content location inquiry (search) message toward the root node (to the root node) (that is, inquires the location of the content replica to the root node). As a result, the content location inquiry (search) message finally arrives at the root node by DHT routing using the content ID as a key.
なお、各ノードNnにおいてユーザにより選択されるべきコンテンツのコンテンツ名、コンテンツID、公開日時等の属性情報は、例えばコンテンツ提供サーバから全てのノードNnに配信されるコンテンツカタログ情報に記述されている。ここで、公開日時は、各ノードNnにおいてコンテンツが利用可能となる日時を示している。例えば、この公開日時は、各ノードNnにおいて取得対象となるコンテンツをコンテンツカタログ情報上で選択可能となる日時である(公開日時までは、コンテンツカタログ情報上で選択できない)。 Note that the attribute information such as the content name, content ID, and publication date of the content to be selected by the user in each node Nn is described in, for example, content catalog information distributed from the content providing server to all the nodes Nn. Here, the release date and time indicates the date and time when the content can be used in each node Nn. For example, the release date / time is the date / time at which the content to be acquired in each node Nn can be selected on the content catalog information (until the release date / time cannot be selected on the content catalog information).
また、上記コンテンツ所在問合せ(検索)メッセージに含まれるコンテンツIDは、ユーザノードによって、コンテンツ名が上記共通のハッシュ関数によりハッシュ化されて生成されるようにしても良い。なお、DHTルーティングについては、特開2006−197400号公報等で公知であるので、詳しい説明を省略する。 The content ID included in the content location inquiry (search) message may be generated by the user node by hashing the content name with the common hash function. The DHT routing is known in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2006-197400 and the like, and thus detailed description thereof is omitted.
上記コンテンツ所在問合せ(検索)メッセージを受信したルートノードは、これに含まれるコンテンツIDに対応するインデックス情報をインデックスキャッシュから取得して、当該インデックス情報を、該コンテンツ所在問合せメッセージの送信元であるユーザノードに対して返信する。こうしてインデックス情報を取得したユーザノードは、当該インデックス情報に含まれるあるコンテンツ保持ノードのIPアドレス等に基づいて当該コンテンツ保持ノードに接続して、コンテンツ送信要求メッセージを送信し、そこからコンテンツのレプリカを取得(ダウンロード)する。 The root node that receives the content location inquiry (search) message acquires index information corresponding to the content ID included in the content node from the index cache, and uses the index information as a user who is the transmission source of the content location inquiry message. Reply to the node. The user node that has acquired the index information in this way connects to the content holding node based on the IP address of the content holding node included in the index information, transmits a content transmission request message, and then creates a replica of the content from there. Obtain (download).
なお、ルートノードは、当該インデックス情報に含まれるIPアドレス等に示されたコンテンツ保持ノードに対してコンテンツ送信要求メッセージを送信し、これにより、ユーザノードは、上記コンテンツ保持ノードからそのレプリカを取得することもできる。また、上記ユーザノードは、コンテンツ所在問合せメッセージがルートノードに辿り着くまでの間に、当該ルートノードと同じインデックス情報をキャッシュしているキャッシュノードから当該インデックス情報を取得することもできる。 The root node transmits a content transmission request message to the content holding node indicated by the IP address or the like included in the index information, whereby the user node acquires the replica from the content holding node. You can also The user node can also acquire the index information from a cache node that caches the same index information as the root node until the content location inquiry message reaches the root node.
また、以上のようにユーザノードからのコンテンツ要求に応じて自己が保存しているコンテンツのレプリカを提供したコンテンツ保持ノードは、自己が記憶、管理している当該コンテンツの評価値を所定値減算(例えば、当該評価値を半分に減少)することになる。そして更に、当該コンテンツ保持ノードは、減算した分の評価値をそのコンテンツのレプリカの提供を受けたユーザノードに対して与える(移譲する)ことになる。このようにするのは、コンテンツが1つ複製され2つになったため、その分、評価値を分割する趣旨である。また、評価値の低いコンテンツが新たなコンテンツのダウンロードのために削除される際には、当該削除するコンテンツ保持ノードが、同じコンテンツを持っている他のコンテンツ保持ノードに評価値を移譲するようになっている。更に、コンテンツ保持ノードが、ユーザノードに対してコンテンツのレプリカを提供する場合には、当該コンテンツの評価値を少し増やして(例えば1を加算)から、上述したように評価値を所定値減算(例えば、2分割)する。これにより、ダウンロードされればされるほど総評価値は高くなっていくことになる。ただし、評価値は時間が経過することで小さくなる仕組みであるので、どのコンテンツの総評価値も時間が経てば次第に低くなる。 Further, as described above, the content holding node that provided the replica of the content stored by itself in response to the content request from the user node subtracts a predetermined value from the evaluation value of the content stored and managed by the content holding node ( For example, the evaluation value is reduced by half). Further, the content holding node gives (transfers) the evaluation value corresponding to the subtraction to the user node that has received the replica of the content. The purpose of this is to divide the evaluation value by that amount because one piece of content has been duplicated. In addition, when content with a low evaluation value is deleted for downloading new content, the content holding node to be deleted transfers the evaluation value to another content holding node having the same content. It has become. Further, when the content holding node provides a content replica to the user node, the evaluation value of the content is slightly increased (for example, 1 is added), and then the evaluation value is subtracted by a predetermined value as described above ( For example, it is divided into two). As a result, the higher the number of downloads, the higher the total evaluation value. However, since the evaluation value is a mechanism that decreases with time, the total evaluation value of any content gradually decreases with time.
こうして、新たなコンテンツのレプリカの提供を受けたユーザノードは、当該レプリカに係るコンテンツの評価値と、既に保存されているレプリカに係るコンテンツの評価値とを比較(複数保存されている場合、夫々のコンテンツの評価値と比較)し、例えば、最もコンテンツの評価値が低いレプリカを削除する。ここで当該レプリカに係るコンテンツの評価値が最も低くなければ、当該レプリカは新たに保存されることになる。従って、移譲を受けたコンテンツの評価値が高いほど、それだけ、そのレプリカが当該ユーザノードに保存される確率が高くなるので、当該システムSに保存されるレプリカの数も多くなる。 In this way, the user node that has received the provision of a new content replica compares the evaluation value of the content related to the replica with the evaluation value of the content related to the replica that has already been stored (if a plurality of stored values are stored, respectively) For example, the replica with the lowest content evaluation value is deleted. Here, if the evaluation value of the content related to the replica is not the lowest, the replica is newly stored. Therefore, the higher the evaluation value of the transferred content, the higher the probability that the replica is stored in the user node, and the greater the number of replicas stored in the system S.
そして、コンテンツ保持ノードから取得したコンテンツのレプリカを保存(例えば、ハードディスクに記録)したユーザノードは、当該レプリカを保存したことをそのルートノードに知らせるために(言い換えれば、該システムSに参加している他のノードNnに対して公開するために)、当該レプリカのコンテンツID及び自己のノード情報が含まれるパブリッシュ(登録通知)メッセージを生成し、該パブリッシュメッセージを、そのルートノードに向けて(ルートノード宛に)送出する。 Then, the user node that has stored the replica of the content acquired from the content holding node (for example, recorded on the hard disk) notifies the root node that the replica has been stored (in other words, participates in the system S). A publish (registration notification) message including the content ID of the replica and its own node information, and direct the publish message to the root node (to be disclosed to other nodes Nn) Send to node).
これにより、パブリッシュメッセージは、コンテンツ所在問合せ(検索)メッセージと同じように、コンテンツIDをキーとするDHTルーティングによってルートノードに到着することになる。そして、該ルートノードは、受信したパブリッシュメッセージに含まれるノード情報及びコンテンツIDの組を含むインデックス情報を登録(インデックスキャッシュ領域に記憶)することになる。こうして、上記ユーザノードは、新たに、上記コンテンツのレプリカを保持するコンテンツ保持ノードとなる。 As a result, the publish message arrives at the root node by DHT routing using the content ID as a key, like the content location inquiry (search) message. Then, the root node registers (stores in the index cache area) index information including a set of node information and content ID included in the received publish message. In this way, the user node becomes a new content holding node that holds a replica of the content.
なお、上記パブリッシュメッセージに含まれるノード情報及びコンテンツIDの組を含むインデックス情報は、ルートノードに至るまでの転送経路におけるキャッシュノードにおいても登録(キャッシュ)される。 Note that the index information including the set of node information and content ID included in the publish message is also registered (cached) in the cache node in the transfer path to the root node.
以上説明したコンテンツ分散保存システムSにおいて、各コンテンツの総評価値が総評価値管理サーバMS(総評価値管理装置の一例)により管理される。ここで、コンテンツの総評価値とは、対象のコンテンツのレプリカを保存している各ノードNnにより管理されているコンテンツの評価値の総和を表すものである。かかる総評価値は、対象のコンテンツのレプリカを保存している全てのノードNnから各評価値を得れば正確に求められるが、この場合、ノードNnの数が多くなると多大な時間とコストがかかる。従って、本実施形態においては、総評価値管理サーバMSが一部のノードNnからコンテンツの評価値を取得することにより当該コンテンツの総評価値を集計(後述する演算式により算出)し、総評価値をコンテンツ毎に管理する構成としている。 In the content distributed storage system S described above, the total evaluation value of each content is managed by a total evaluation value management server MS (an example of a total evaluation value management device). Here, the total content evaluation value represents the total sum of content evaluation values managed by the respective nodes Nn storing replicas of the target content. Such a total evaluation value can be accurately obtained by obtaining each evaluation value from all the nodes Nn that store replicas of the target content. In this case, however, if the number of nodes Nn increases, it takes a lot of time and cost. . Therefore, in the present embodiment, the total evaluation value management server MS acquires the evaluation values of the contents from some nodes Nn, so that the total evaluation values of the contents are totaled (calculated by an arithmetic expression described later), and the total evaluation value is calculated as the content. It is configured to manage each.
[2.総評価値管理サーバMSの構成及び機能等]
次に、図2を参照して、総評価値管理サーバMSの構成及び機能について説明する。
[ 2. Configuration and function of total evaluation value management server MS ]
Next, the configuration and function of the total evaluation value management server MS will be described with reference to FIG.
図2は、総評価値管理サーバMSの概要構成例を示す図である。 FIG. 2 is a diagram illustrating a schematic configuration example of the total evaluation value management server MS.
総評価値管理サーバMSは、図2に示すように、演算機能を有するCPU,作業用RAM,各種データおよびプログラム(本発明の管理処理プログラムを含む)を記憶するROM等から構成されたコンピュータとしての制御部11と、各種データ及び各種プログラム等を記憶保存するためのHD(ハードディスク)等から構成された記憶部12と、ネットワーク8を通じてノードNn等間の情報の通信制御を行うための通信部13と、を備えて構成され、これらは、バス14を介して相互に接続されている。なお、上記管理処理プログラムは、例えば、ネットワーク8上の所定のサーバからダウンロードされるようにしてもよいし、例えば、CD−ROM等の記録媒体に記録されて当該記録媒体のドライブを介して読み込まれるようにしても良い。
As shown in FIG. 2, the total evaluation value management server MS is a computer composed of a CPU having an arithmetic function, a working RAM, various data and programs (including a management processing program of the present invention), a ROM, and the like. A
記憶部12には、コンテンツ分散保存システムSに参加している各ノードNnのノード情報を登録するノード管理テーブル(リスト)が記憶されている。なお、ノードNnがコンテンツ分散保存システムSに参加又は脱退する度に、これを示すメッセージが、例えば当該参加又は脱退したノードNnから総評価値管理サーバMSに送信され、上記ノード管理テーブルが更新されることになる。
The
また、記憶部12には、各コンテンツの総評価値を含む情報を登録する総評価値管理テーブルが記憶されている。図3は、総評価値管理テーブルに登録されている情報の一例を示す図である。図3に示すように、総評価値管理テーブルには、コンテンツID、最新の総評価値に関する情報、総評価値の最大値に関する情報、及び評価値算出履歴情報、がコンテンツ毎に対応付けられて登録されている。ここで、評価値算出履歴情報は、総評価値の平均を後述する演算式(3)により算出する場合に必要であり、演算式(4)により算出する場合は不要(代わりに、コンテンツ毎に評価値調査回数(t)が必要)となる。
The
また、最新の総評価値に関する情報には、最新の総評価値が含まれている。また、総評価値の最大値に関する情報には、総評価値の最大値、及びその算出時においてコンテンツ分散保存システムSに参加しているノードNnの総数(以下、「総ノード数」という)が含まれている。また、評価値算出履歴情報には、過去に算出された総評価値、及びその算出時における総ノード数が含まれている。 In addition, the latest total evaluation value includes the latest total evaluation value. The information on the maximum value of the total evaluation value includes the maximum value of the total evaluation value and the total number of nodes Nn participating in the content distributed storage system S at the time of calculation (hereinafter referred to as “total number of nodes”). ing. The evaluation value calculation history information includes a total evaluation value calculated in the past and the total number of nodes at the time of the calculation.
このような構成において、制御部11は、CPUが記憶部12等に記憶されたプログラム(本発明の管理処理プログラムを含む)を読み出して実行することにより、全体を統括制御し、ノード装置選定手段、要求情報送信手段、評価値情報受信手段、総評価値取得手段、総評価値算出手段、総評価値更新手段、総評価最大値算出手段、総評価平均値算出手段、及びランキング決定手段等として機能する。
In such a configuration, the
より具体的には、総評価値の集計(調査)において、先ず、制御部11は、コンテンツ分散保存システムSに参加している複数のノードNnのうちから(上記ノード管理テーブルから)何れかのノードNnを、例えばランダムに一つ選定する。なお、ここで選定されるノードNnの数は、システムの負荷低減と評価値調査精度の向上はトレードオフの関係にあるので、システムの性能や要求される調査精度に応じて決定するのが好ましい。
More specifically, in the aggregation (investigation) of the total evaluation value, first, the
次に、制御部11は、上記選定されたノードNnのノード情報を用いてこれに接続し、当該ノードNnに対して、コンテンツ(例えば、コンテンツIDで指定)の評価値の要求を示す評価値要求メッセージ(要求情報の一例)を送信する。当該評価値要求メッセージを受信したノードNnは、自己が保存しているレプリカに対応するコンテンツ(1又は互いに異なる複数のコンテンツ)のコンテンツID及びその評価値を示す評価値応答メッセージ(評価値情報の一例)を総評価値管理サーバMSに返信することになる。
Next, the
そして、制御部11は、当該ノードNnから返信された評価値応答メッセージを受信する。こうして、制御部11は、当該ノードNnで管理されているコンテンツの評価値を取得し、これを用いて当該コンテンツのおおよその総評価値を、例えば、以下の演算式(1)により算出することができる。
ここで、“vt”は今回の総評価値を、“xt”は今回取得された評価値を、“nt”は総ノード数を、夫々表している。 Here, “v t ” represents the total evaluation value of this time, “x t ” represents the evaluation value acquired this time, and “n t ” represents the total number of nodes.
なお、本実施形態においては、対象のコンテンツを保存しているノードNnの総数はわからないという場合を想定している。そのため、“nt”は、現在、コンテンツ分散保存システムSに参加しているノードNnの総数であり、当該ノードNnが持っていないコンテンツに関しては、“xt”が0であるとみなす。従って、何度も調査する必要がある。 In the present embodiment, it is assumed that the total number of nodes Nn storing the target content is not known. Therefore, “n t ” is the total number of nodes Nn currently participating in the content distributed storage system S, and “x t ” is considered to be 0 for content that the node Nn does not have. Therefore, it is necessary to investigate many times.
仮に、“nt”を対象のコンテンツを保存しているノードNnの総数とすると、総評価値の最大値や総評価値の平均値の算出時には「多くのノードNnが保持しているが各ノードNnにおける評価値は低い状態」で、評価値使用時(ランキング作成時など)には「少数のノードNnしか保持していないが各ノードNnにおける評価値は高い状態」といった場合に対応できなくなる。つまり、この演算式(1)では、当該コンテンツのレプリカを保存しているある一つのノードNnで管理されている評価値は、コンテンツ分散保存システムSに参加している他のノードNnでも同じであることを前提としている。 Assuming that “n t ” is the total number of nodes Nn storing the target content, when calculating the maximum value of the total evaluation value or the average value of the total evaluation value, “a number of nodes Nn hold but each node Nn holds. When the evaluation value is low (when the evaluation value is used (for example, when creating a ranking)), it is not possible to cope with a case where “only a small number of nodes Nn are held but the evaluation value at each node Nn is high”. In other words, in this calculation formula (1), the evaluation value managed by one node Nn storing the replica of the content is the same for the other nodes Nn participating in the content distributed storage system S. It is assumed that there is.
しかしながら、実際には、当該評価値は、各ノードNn間でばらつきがあるので、実際の総評価値と近い値にならない場合がある。このため、制御部11は、総評価値管理テーブルに登録されている最新の総評価値(前回のコンテンツの総評価値)と、上記取得した評価値(評価値応答メッセージに示される評価値)と、に基づいて、例えば以下の演算式(2)により新たな総評価値を算出する。
ここで、“vt-1”は前回算出された総評価値(総評価値管理テーブルに登録されている最新の総評価値)を、“mt”は今回評価値応答メッセージを送信したノードNnの数(一つずつノードNnが選定される場合は、“1”)を、夫々表している。 Here, “v t-1 ” is the total evaluation value calculated last time (the latest total evaluation value registered in the total evaluation value management table), and “m t ” is the number of nodes Nn that have transmitted the current evaluation value response message. (When node Nn is selected one by one, “1”) is shown.
つまり、このような演算式(2)により、前回算出された総評価値vt-1を現在の総ノード数ntで除算した評価値(vt-1/nt)と、当該総ノード数ntから今回評価値応答メッセージを送信したノードNnの数mtの数を減算した数(nt−mt)と、が乗算され、当該乗算された値と、今回取得された評価値xtと、が加算されて新たな総評価値vtが算出される。この演算式(2)によれば、上記演算式(1)によりも実際の総評価値に近い値を得ることができる(集計の度に実際の総評価値に近づいていく)。 That is, by such an arithmetic expression (2), an evaluation value (v t-1 / nt ) obtained by dividing the previously calculated total evaluation value v t-1 by the current total node number n t and the total node number The number (n t −m t ) obtained by subtracting the number m t of the node Nn that has transmitted the evaluation value response message this time from n t is multiplied by the multiplied value and the evaluation value x acquired this time t and are added to calculate a new total evaluation value v t . According to this arithmetic expression (2), it is possible to obtain a value close to the actual total evaluation value also by the above arithmetic expression (1) (approaching the actual total evaluation value at every aggregation).
そして、制御部11は、上記新たに算出されたコンテンツの総評価値vtにより、総評価値管理テーブルに登録されている当該コンテンツの前回の総評価値vt-1を更新する。更に、制御部11は、当該新たに算出されたコンテンツの総評価値、及びその算出時における総ノード数を総評価値管理テーブルに新規登録(評価値算出履歴情報中に登録)する。
Then, the
以上説明したノードNnの選定から新たな総評価値の算出及び更新までの一連の処理は、所定の時間間隔で(例えば、定期的に)繰り返し実行されることになる。 A series of processes from selection of the node Nn to calculation and update of a new total evaluation value described above are repeatedly executed at predetermined time intervals (for example, periodically).
なお、評価値応答メッセージに示されていないコンテンツIDに対応するコンテンツ、つまり、上記選定されたノードNnにおいて保存されていないコンテンツについては、評価値“0”を取得したものとみなして上記新たな総評価値が算出される。 Note that the content corresponding to the content ID not indicated in the evaluation value response message, that is, the content not stored in the selected node Nn is regarded as having acquired the evaluation value “0” and the new A total evaluation value is calculated.
このような総評価値の集計例は、現時点での総評価値を求める手法である。しかし、公開時の総評価値が高くても、時間が経過するにつれて総評価値が低くなるようなコンテンツも考えられる。例えば、タイトルがXXXの映画のシリーズは、1作目を公開したときの総評価値は非常に高くても、2作目を公開するころには1作目の総評価値は低くなっていることが予想される。そのため、2作目に公開時点での1作目の総評価値を参考にすると十分な総評価値が付けられない可能性がある。この問題を解決するため、現時点での総評価値を求める他に、公開から現在までの総評価値の最大値と、公開後所定期間内の総評価値の平均値と、を求めることとした。 Such an example of a total evaluation value is a method for obtaining a total evaluation value at the present time. However, even if the total evaluation value at the time of publication is high, content whose total evaluation value decreases as time passes can be considered. For example, for a movie series with the title XXX, the total evaluation value when the first work is released is very high, but the total evaluation value of the first work is low when the second work is released. is expected. Therefore, if the total evaluation value of the first work at the time of release is referred to the second work, a sufficient total evaluation value may not be attached. In order to solve this problem, in addition to obtaining the total evaluation value at the present time, the maximum value of the total evaluation value from the release to the present and the average value of the total evaluation values within a predetermined period after the release are obtained.
例えば、制御部11は、新たな総評価値vtを算出した場合、当該新たな総評価値vtと前回の総評価値vt-1とを比較して大きい方を総評価値の最大値として求め、当該最大値、及び現在の総ノード数により総評価値管理テーブルに登録されている総評価値の最大値、及びその算出時における総ノード数を更新する。つまり、時系列におけるコンテンツの総評価値の最大値を常に保持しておき、上述した総評価値の集計時に最大値を超えた場合に最大値を更新する。これにより、システム管理者等は、最も人気があったときのコンテンツの総評価値を把握することができる。なお、総評価値の最大値に対応付けてその算出時における総ノード数を登録しておくのは、公開済コンテンツの総評価値を算出した過去の時点と現時点とで総ノード数が異なると、総評価値が高いのか低いのかがわからなくなるので、算出時点の総ノード数を登録しておくことにより、総ノード数の変動による総評価値の違いを補うためである。
For example, when the new total evaluation value v t is calculated, the
また、上述したように、新たなコンテンツの総評価値が算出される度に当該総評価値等は評価値算出履歴情報中に別々に登録されるが、制御部11は、所定期間(例えば、公開後一定期間)内において登録された、特定のコンテンツについての各総評価値の平均値を算出し、例えば総評価値管理テーブルに登録する。これにより、システム管理者等は、上記特定のコンテンツが、例えば公開後一定期間内にどれだけ人気があったかを把握することができる。 Further, as described above, every time the total evaluation value of new content is calculated, the total evaluation value and the like are separately registered in the evaluation value calculation history information. An average value of each total evaluation value for a specific content registered within a certain period) is calculated and registered in, for example, a total evaluation value management table. As a result, the system administrator or the like can grasp how popular the specific content is within a certain period of time after the release, for example.
上記総評価値の平均は、以下の演算式(3)により算出することができる。
ここで、“vav”は総評価値の平均値を、“vi”はi(iは、1〜t)回目の調査で算出された総評価値を、“t”は総評価値の算出回数(調査回数)を、夫々表している。なお、“vi”は、上述したように、演算式(1)よりも演算式(2)により算出されたものを使用することが望ましい。また、各総評価値viの代わりに、各調査において取得された評価値xiと、そのときの総ノード数niを記憶しておいても良い。 Here, "v av" is the average value of the total evaluation value, "v i" is i (i is, 1~t) a general comment value has been calculated by the time of the investigation, "t" is the number of times the calculation of the total evaluation value ( The number of surveys). As described above, it is preferable to use “v i ” calculated by the calculation formula (2) rather than the calculation formula (1). Instead of each total evaluation value v i , the evaluation value x i acquired in each survey and the total number of nodes n i at that time may be stored.
ところで、実際にt回分の総評価値を評価値算出履歴情報として保持しておくのは記憶容量やコストの面において望ましくない場合があるため、制御部11は、ノードNnから評価値を取得する度に以下の演算式(4)により、総評価値の平均を再計算すると良い。
ここで、“vav-1”は、前回算出された総評価値の平均値を表している。この演算式(4)を用いることにより、t回分の総評価値viの代わりに、前回の調査において算出の総評価値vav-1を記憶しておけば足りることになる。 Here, “v av-1 ” represents the average value of the total evaluation values calculated last time. By using this calculation formula (4), instead of the general comment value v i of t times, so that sufficient by storing a general comment value v av-1 calculated in the previous survey.
ただし、この演算式(4)では、例えば公開後一定期間内の総ノード数の平均も記憶しておく必要がある。これは、公開済コンテンツの総評価値を算出した時点と現時点とで総ノード数が異なると、総評価値が相対的に高いのか低いのかがわからないためである。算出時点の総ノード数を登録しておくことにより、総ノード数の変動による総評価値の違いを補うことができる。 However, in this arithmetic expression (4), for example, it is also necessary to store the average of the total number of nodes within a certain period after publication. This is because if the total number of nodes is different between the time when the total evaluation value of the published content is calculated and the current time, it is not known whether the total evaluation value is relatively high or low. By registering the total number of nodes at the time of calculation, it is possible to compensate for the difference in the total evaluation value due to the change in the total number of nodes.
以上のようにして算出された各コンテンツの総評価値、当該各コンテンツの総評価値の最大値、又は当該各コンテンツの総評価値の平均値は、コンテンツの人気順位を表すランキングの決定に用いられたり、総評価値が未だ与えられていない公開前コンテンツの初期総評価値の決定に用いられる(詳細は後述する)。 The total evaluation value of each content calculated as described above, the maximum value of the total evaluation value of each content, or the average value of the total evaluation value of each content is used to determine the ranking representing the popularity ranking of the content, This is used to determine the initial total evaluation value of pre-release content for which a total evaluation value has not yet been given (details will be described later).
[3.ノードNnの構成及び機能等]
次に、図4を参照して、ノードNnの構成及び機能について説明する。
[ 3. Configuration and function of node Nn ]
Next, the configuration and function of the node Nn will be described with reference to FIG.
図4は、ノードNnの概要構成例を示す図である。 FIG. 4 is a diagram illustrating a schematic configuration example of the node Nn.
各ノードNnは、図4に示すように、演算機能を有するCPU,作業用RAM,各種データ及びプログラムを記憶するROM等から構成されたコンピュータとしての制御部21と、各種データ(例えば、コンテンツデータのレプリカ、インデックス情報、DHT等)及び各種プログラム等を記憶保存するためのHD(ハードディスク)等から構成された記憶部22と、受信されたコンテンツデータのレプリカ等を一時蓄積するバッファメモリ23と、コンテンツデータのレプリカに含まれるエンコードされたビデオデータ(映像情報)およびオーディオデータ(音声情報)等をデコード(データ伸張や復号化等)するデコーダ部24と、当該デコードされたビデオデータ等に対して所定の描画処理を施しビデオ信号として出力する映像処理部25と、当該映像処理部25から出力されたビデオ信号に基づき映像表示するCRT,液晶ディスプレイ等の表示部26と、上記デコードされたオーディオデータをアナログオーディオ信号にD(Digital)/A(Analog)変換した後これをアンプにより増幅して出力する音声処理部27と、当該音声処理部27から出力されたオーディオ信号を音波として出力するスピーカ28と、ネットワーク8を通じて他のノードNn等間の情報の通信制御を行うための通信部29と、ユーザからの指示を受け付け当該指示に応じた指示信号を制御部21に対して与える入力部(例えば、キーボード、マウス、或いは、操作パネル等)30と、を備えて構成され、制御部21、記憶部22、バッファメモリ23、デコーダ部24、通信部29、及び入力部30はバス31を介して相互に接続されている。なお、ノードNnとしては、パーソナルコンピュータ、STB(Set Top Box)、或いは、TV受信機等を適用可能である。
As shown in FIG. 4, each node Nn includes a
また、記憶部22には、コンテンツ分散保存システムSに参加する際のアクセス先となるコンタクトノードのIPアドレス及びポート番号等が記憶されている。更に、記憶部22に保存されているレプリカに対応するコンテンツID、及びそのコンテンツの評価値等の情報を登録する評価値管理テーブルが記憶部22に記憶されている。
The
このような構成において、制御部21は、CPUが記憶部12等に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、全体を統括制御し、コンテンツ分散保存システムSへの参加により上述したユーザノード、中継ノード、ルートノード、キャッシュノード、コンテンツ保持ノード、コンテンツ投入ノード、及びコンテンツ事前保持ノードの少なくとも何れか一つのノードとしての処理を行う。
In such a configuration, the
また、上述したように、総評価値管理サーバMSから評価値要求メッセージが受信された場合、制御部21は、記憶部22に保存されているレプリカに対応するコンテンツID及びその評価値を示す評価値応答メッセージを総評価値管理サーバMSに返信する処理を行う。
As described above, when the evaluation value request message is received from the total evaluation value management server MS, the
また、上記評価値要求メッセージが受信された場合、制御部21は、保存されているレプリカに対応するコンテンツの公開日時を調べ、その公開日時が、所定期間(例えば、公開後一定期間)内のコンテンツについてのみ、その評価値を示す評価値応答メッセージを総評価値管理サーバMSに返信するように構成しても良い。これにより、例えば公開後一定期間内のコンテンツについてのみ評価値が総評価値管理サーバMSに返信されるため、ネットワーク8の負荷等を低減することができる。また、総評価値管理サーバMS側も、1度の集計に対する総評価値の更新対象は公開後一定期間以内のコンテンツのみとすることができ、負荷を低減することができる。なお、上記所定期間は、各ノードNnにおいて固定値として設定されていても良いし、総評価値管理サーバMSからの評価値要求メッセージ中で指定されていても良い。
Further, when the evaluation value request message is received, the
[4.コンテンツ分散保存システムSの動作]
次に、コンテンツ分散保存システムSの動作について説明する。
[ 4. Operation of Content Distributed Storage System S ]
Next, the operation of the distributed content storage system S will be described.
(4−1.総評価値の算出)
先ず、図5を参照して、総評価値が算出される際の動作について説明する。
(4-1. Calculation of total evaluation value)
First, the operation when the total evaluation value is calculated will be described with reference to FIG.
図5(A)は、総評価値管理サーバMSにおける制御部11の評価値要求処理を示すフローチャートであり、図5(B)は、総評価値管理サーバMSにおける制御部11の総評価値算出処理を示すフローチャートであり、図5(C)は、ノードNnにおける制御部21の評価値応答処理を示すフローチャートである。
FIG. 5A is a flowchart showing an evaluation value request process of the
総評価値管理サーバMSにおいて、図5(A)に示す処理は、例えば一定時間毎に繰り返し実行されるものであり、当該時間(例えば、タイマのカウントアップ等)が到来した場合に開始される。当該処理が開始されると、制御部11は、先ず、上記ノード管理テーブルに登録されている複数のノードNnのうちから何れかのノードNnを例えばランダムに一つ選定する(ステップS1)。
In the total evaluation value management server MS, the process shown in FIG. 5A is repeatedly executed at regular intervals, for example, and is started when the time (for example, timer count-up) arrives. When the process is started, the
次いで、制御部11は、上記選定されたノードNnのノード情報を用いてこれに接続し、当該ノードNnに対して、コンテンツの評価値の要求を示す評価値要求メッセージを送信する(ステップS2)。
Next, the
一方、ノードNnにおいて、図5(C)に示す処理は、評価値要求メッセージが受信された場合に開始される。当該処理が開始されると、制御部21は、自ノードの記憶部22に保存されているレプリカに対応するコンテンツをリストアップする(ステップS101)。このリストアップでは、例えば、評価値管理テーブルに登録されている全てのコンテンツのコンテンツIDがRAMの所定領域に格納される。なお、このとき、制御部21は、公開日時が所定期間(例えば、公開後一定期間)内のコンテンツのみをリストアップするように構成しても良い。
On the other hand, in the node Nn, the process shown in FIG. 5C is started when an evaluation value request message is received. When the processing is started, the
次いで、制御部21は、上記リストアップしたコンテンツから1つ選択する(ステップS102)。
Next, the
次いで、制御部21は、上記選択したコンテンツの評価値を評価値管理テーブルから取得してコンテンツIDと共に評価値リストに記述する(ステップS103)。
Next, the
次いで、制御部21は、上記リストアップした全てのコンテンツについての上記処理が終了したか否かを判別する(ステップS104)。そして、上記リストアップした全てのコンテンツについての上記処理が終了していない場合には(ステップS104:NO)、制御部21は、ステップS102に戻り未だ選択されていないコンテンツを選択して上記と同様の処理を行う。
Next, the
一方、上記リストアップした全てのコンテンツについての上記処理が終了した場合には(ステップS104:YES)、制御部21は、上記選択されたコンテンツの評価値等が記述された評価値リストを含む評価値応答メッセージを総評価値管理サーバMSに返信し(ステップS105)、図5(C)に示す処理を終了する。
On the other hand, when the above processing is completed for all the listed contents (step S104: YES), the
次いで、総評価値管理サーバMSが上記評価値応答メッセージを受信すると、図5(B)に示す処理が開始される。当該処理が開始されると、制御部11は、公開済の全てのコンテンツをリストアップする(ステップS11)。
Next, when the total evaluation value management server MS receives the evaluation value response message, the process shown in FIG. 5B is started. When the process is started, the
なお、上記ステップS101で公開日時が所定期間内のコンテンツのみをリストアップするように構成した場合は、ここでも公開日時が所定期間内のコンテンツのみがリストアップされる。 Note that, in the above-described step S101, if only the contents whose release date / time is within the predetermined period are listed, only the contents whose release date / time is within the predetermined period are listed here.
このリストアップでは、例えば、総評価値管理テーブルに登録されている全てのコンテンツのコンテンツIDがRAMの所定領域に格納される。 In this list-up, for example, the content IDs of all the contents registered in the total evaluation value management table are stored in a predetermined area of the RAM.
次いで、制御部11は、上記リストアップしたコンテンツから1つ選択する(ステップS12)。
Next, the
次いで、制御部11は、上記選択したコンテンツの評価値が、上記評価値応答メッセージに含まれる評価値リストに記述されているか否かを判別し(ステップS13)、当該評価値リストに記述されている場合には(ステップS13:YES)、ステップS14に進み、当該評価値リストに記述されていない場合には(ステップS13:NO)、ステップS15に進む。
Next, the
ステップS14では、制御部11は、上記選択したコンテンツの評価値を評価値リストから取得する。一方、ステップS15では、制御部11は、上記選択したコンテンツの評価値を評価値リストから取得する代わりに“0”に設定する。
In step S14, the
次いで、制御部11は、上記選択したコンテンツの最新の総評価値を総評価値管理テーブルから取得する(ステップS16)。
Next, the
次いで、制御部11は、ステップS14で取得したコンテンツの評価値(又は、ステップS15で“0”に設定したコンテンツの評価値)と、ステップS16で取得したコンテンツの最新の総評価値と、に基づき、例えば上述した演算式(2)により新たな総評価値を算出する(ステップS17)。
Next, the
次いで、制御部11は、当該新たに算出されたコンテンツの総評価値により総評価値管理テーブルに登録されている最新の総評価値を更新(上書き)する(ステップS18)。
Next, the
更に、制御部11は、当該新たに算出されたコンテンツの総評価値、その算出時における総ノード数を総評価値管理テーブルに新規登録(評価値算出履歴情報中に登録)する(総評価値の平均が上記演算式(4)により算出されるのであればこの処理は不要)。
Further, the
次いで、制御部11は、上記選択したコンテンツの総評価値の最大値を総評価値管理テーブルから取得する(ステップS19)。
Next, the
次いで、制御部11は、上記ステップS17で算出した新たな総評価値と、上記ステップS19で取得した、今までの総評価値の最大値とを比較し、大きい方を総評価値の最大値として決定する(ステップS20)。
Next, the
次いで、制御部11は、上記決定した総評価値の最大値、及び現在の総ノード数により総評価値管理テーブルに登録されている総評価値の最大値、その算出時における総ノード数を更新(上書き)する(ステップS21)。
Next, the
次いで、制御部11は、上記リストアップした全てのコンテンツについての上記処理が終了したか否かを判別する(ステップS22)。そして、上記リストアップした全てのコンテンツについての上記処理が終了していない場合には(ステップS22:NO)、制御部21は、ステップS12に戻り未だ選択されていないコンテンツを選択して上記と同様の処理を行う。
Next, the
一方、上記リストアップした全てのコンテンツについての上記処理が終了した場合には(ステップS22:YES)、制御部11は、図5(B)に示す処理を終了する。
On the other hand, when the above process for all the listed contents is completed (step S22: YES), the
なお、上記ステップS18とS19との間で、制御部11は、所定期間(例えば、公開後一定期間)内において登録された各総評価値の平均値を算出するように構成しても良い。この場合、制御部11は、当該コンテンツの所定期間(例えば、公開後一定期間)内において登録された各総評価値を総評価値管理テーブル(評価値算出履歴情報)から取得し、それらの総評価値の平均値を例えば上記演算式(3)又は演算式(4)により算出して、例えば総評価値管理テーブルに登録することになる。なお、この場合、上記ステップS11でリストアップされる対象は、公開日時が所定期間(例えば、公開後一定期間)内のコンテンツとしても良い。
In addition, between the said step S18 and S19, you may comprise the
以上説明した総評価値の算出方法によれば、ノードNnの数が多くなっても、調査に多大な時間とコストがかかることなく、公開済コンテンツの総評価値を迅速、かつ精度良く(つまり、実際の総評価値に近い値として)求めることができる。また、各コンテンツの現時点での総評価値ばかりでなく、公開から現在までの総評価値の最大値や、公開後所定期間内の総評価値の平均値を求めるように構成したので、様々な観点からコンテンツを評価することができる。 According to the calculation method of the total evaluation value described above, even if the number of nodes Nn increases, the total evaluation value of the published content can be obtained quickly and accurately without taking much time and cost for the investigation (that is, actually As a value close to the total evaluation value). In addition, not only the current total evaluation value of each content, but also the maximum total evaluation value from the release to the present, and the average value of the total evaluation value within a predetermined period after the release, the content from various viewpoints Can be evaluated.
(4−2.ランキングの決定)
次に、図6を参照して、コンテンツの人気順位を表すランキングが決定される際の動作について説明する。このランキングの決定では、各コンテンツの総評価値に基づいて、コンテンツの人気順位を表すランキングが決定される。
(4-2. Determination of ranking)
Next, with reference to FIG. 6, the operation when the ranking representing the popularity ranking of content is determined will be described. In this ranking determination, a ranking representing the popularity ranking of content is determined based on the total evaluation value of each content.
図6は、総評価値管理サーバMSにおける制御部11のランキング決定処理を示すフローチャートである。
FIG. 6 is a flowchart showing the ranking determination process of the
総評価値管理サーバMSにおいて、図6に示す処理は、例えばシステム管理者等によりより使用される端末からのランキング決定要求により開始される。当該処理が開始されると、制御部11は、先ず、対象とする全てのコンテンツの最新の総評価値を、総評価値管理テーブルにおける最新の総評価値に関する情報から取得する(ステップS31)。なお、最新の総評価値の代わりに、総評価値の最大値又は平均値が取得されるように構成しても良い。
In the total evaluation value management server MS, the process shown in FIG. 6 is started by a ranking determination request from a terminal used more by a system administrator or the like, for example. When the process is started, the
次いで、制御部11は、取得した各コンテンツの最新の総評価値を昇順にソート、つまり、総評価値が高い順に並べてコンテンツの人気順位を表すランキングの決定し(ステップS32)、当該ランキングのデータを記憶する。なお、最新の総評価値の代わりに、総評価値の最大値又は平均値の昇順にソートされるように構成しても良い。
Next, the
次いで、制御部11は、上記記憶されたランキングを示すデータを、要求があった端末に対して返信し(ステップS33)、当該処理を終了する。
Next, the
以上説明したランキング決定方法によれば、公開済コンテンツの最新の総評価値、総評価値の最大値、又は総評価値の平均値を利用することにより、コンテンツの人気順位を表すランキングを効率良く決定することができる。例えば、各コンテンツの最新の総評価値を昇順にソートした場合には、現時点での総評価値の高い順にコンテンツのランキングを得ることができ、各コンテンツの総評価値の最大値を昇順にソートした場合には、過去に最も評価値が高かった順にコンテンツのランキングを得ることができ、各コンテンツの総評価値の平均値を昇順にソートした場合には、所定期間内の総評価値の平均が最も評価値が高かった順にコンテンツのランキングを得ることができる。 According to the ranking determination method described above, by using the latest total evaluation value of published content, the maximum value of the total evaluation value, or the average value of the total evaluation value, the ranking representing the popularity ranking of the content can be determined efficiently. Can do. For example, if the latest total evaluation value of each content is sorted in ascending order, the content ranking can be obtained in descending order of the current total evaluation value, and the maximum total evaluation value of each content is sorted in ascending order. Can obtain the ranking of the contents in the order of the highest evaluation value in the past, and when the average value of the total evaluation values of each content is sorted in ascending order, the average of the total evaluation values within a predetermined period is the highest evaluation value. The ranking of contents can be obtained in descending order.
(4−3.公開前コンテンツの初期総評価値の決定)
次に、公開前コンテンツの初期総評価値が決定される際の動作について、実施例1と実施例2に分けて説明する。この公開前コンテンツの初期総評価値の決定では、総評価値が与えられていない公開前コンテンツのキーワードを少なくとも一つ有し、且つ当該総評価値が与えられている公開済コンテンツの総評価値に基づいて、上記公開前コンテンツの初期総評価値が決定される。
(4-3. Determination of initial total evaluation value of pre-release content)
Next, the operation when the initial total evaluation value of the pre-release content is determined will be described separately for the first embodiment and the second embodiment. In the determination of the initial total evaluation value of the pre-release content, based on the total evaluation value of the published content that has at least one keyword of the pre-release content that is not given the total evaluation value and is given the total evaluation value, An initial total evaluation value of the pre-release content is determined.
このような公開前コンテンツの初期総評価値の決定の前提として、本コンテンツ分散保存システムSで扱われる各コンテンツには、キーワードが付与されるようになっており、各コンテンツに付与されたキーワードは、コンテンツIDに対応付けられて、例えばキーワード管理データベースに登録され管理される。かかるキーワードとしては、例えば一般的にコンテンツを検索するために付与されるキーワードを用いることができ、当該キーワードの数は任意である。例えば、映画のコンテンツの場合、映画タイトル、ジャンル名、主演者名、及び監督者名等のキーワードが付与され、音楽のコンテンツの場合、音楽タイトル、ジャンル名、アーティスト名、作詞者名、及び作曲者名等のキーワードが付与される。なお、このキーワード管理データベースは、総評価値管理サーバMSに備えられても良いし、総評価値管理サーバMSが接続可能な別のサーバに備えられるようにしても良い。 As a premise for determining the initial total evaluation value of such pre-release content, a keyword is assigned to each content handled by the content distributed storage system S, and the keyword assigned to each content is: For example, it is registered and managed in the keyword management database in association with the content ID. As such a keyword, for example, a keyword that is generally given to search for content can be used, and the number of the keyword is arbitrary. For example, in the case of movie content, keywords such as movie title, genre name, lead name, and director name are given, and in the case of music content, music title, genre name, artist name, songwriter name, and composition A keyword such as a person's name is given. The keyword management database may be provided in the total evaluation value management server MS, or may be provided in another server to which the total evaluation value management server MS can be connected.
(4−3−1.実施例1)
先ず、実施例1の動作を、図7及び図8を参照して説明する。
(4-3-1. Example 1)
First, the operation of the first embodiment will be described with reference to FIGS.
図7は、実施例1において、総評価値管理サーバMSにおける制御部11の初期総評価値決定処理を示すフローチャートである。図8は、実施例1において、公開前コンテンツの初期総評価値が決定されるまでの様子を示す図である。
FIG. 7 is a flowchart illustrating the initial total evaluation value determination process of the
総評価値管理サーバMSにおいて、図7に示す処理は、例えばシステム管理者等により使用される端末からの公開前コンテンツの初期総評価値決定要求により開始される。当該処理が開始されると、制御部11は、先ず、上記要求に係る公開前コンテンツ(総評価値が与えられていないコンテンツ)を特定する(ステップS41)。
In the total evaluation value management server MS, the process shown in FIG. 7 is started by, for example, an initial total evaluation value determination request for content before publication from a terminal used by a system administrator or the like. When the processing is started, the
次いで、制御部11は、特定した公開前コンテンツのキーワード(複数)をキーワード管理データベースから取得する(ステップS42)。例えば、公開前コンテンツのキーワードをAとDとする。
Next, the
次いで、制御部11は、取得した複数のキーワードのうちからキーワードを一つ選択(例えば、ランダム又は登録順に選択)する(ステップS43)。
Next, the
次いで、制御部11は、キーワード管理データベースを参照して、選択したキーワードを持つ公開済コンテンツを複数特定する(ステップS44)。
Next, the
次いで、制御部11は、特定した公開済の各コンテンツの最新の総評価値を総評価値管理テーブルにおける最新の総評価値に関する情報から取得し、且つ各コンテンツの全てのキーワードをキーワード管理データベースから取得する(ステップS45)。なお、最新の総評価値の代わりに、総評価値の最大値又は平均値が取得されるように構成しても良い。
Next, the
次いで、制御部11は、特定した各コンテンツの総評価値に基づき当該コンテンツのキーワードの評価値を決定する(ステップS46)。なお、最新の総評価値の代わりに、総評価値の最大値又は平均値に基づき当該コンテンツのキーワードの評価値が決定されるように構成しても良い。
Next, the
例えば、図8の例では、上記選択されたキーワードAを持つコンテンツ1の総評価値は「90」であるので、当該総評価値がそのまま当該キーワードAの評価値として決定されている。一方、上記選択されたキーワードAを持つコンテンツ3の総評価値は「60」であるので、当該総評価値がそのまま当該キーワードAの評価値として決定されている。
For example, in the example of FIG. 8, since the total evaluation value of the
次いで、制御部11は、複数のコンテンツに跨って、上記評価値が決定されたキーワードの評価値の平均値を算出する(ステップS47)。
Next, the
例えば、図8の例では、コンテンツ1とコンテンツ3に跨って、キーワードAの評価値の平均値が決定されている。
For example, in the example of FIG. 8, the average value of the evaluation values of the keyword A is determined across the
次いで、制御部11は、上記ステップS42で取得した全てのキーワードについて処理したか否かを判別し(ステップS48)、処理していない場合には(ステップS48:NO)、ステップS43に戻り、未だ選定されていないキーワードを選択し、上記と同様の処理を行う。
Next, the
例えば、図8の例では、選択されたキーワードDを持つコンテンツ2の総評価値は「40」であるので、当該総評価値がそのまま当該キーワードDの評価値として決定されている。一方、選択されたキーワードDを持つコンテンツ3の総評価値は「60」であるので、当該総評価値がそのまま当該キーワードDの評価値として決定されている。そして、コンテンツ2とコンテンツ3に跨って、キーワードDの評価値の平均値が決定されている。
For example, in the example of FIG. 8, since the total evaluation value of the
そして、上記ステップS48で、全てのキーワードについて処理したと判別された場合には(ステップS48:YES)、公開前コンテンツの複数のキーワードの夫々について算出された評価値の平均値のうちの最大値を、公開前コンテンツの初期総評価値として決定する(ステップS49)。 If it is determined in step S48 that all the keywords have been processed (step S48: YES), the maximum value among the average values of the evaluation values calculated for each of the plurality of keywords of the pre-release content. Is determined as the initial total evaluation value of the pre-release content (step S49).
例えば、図8の例では、キーワードAの評価値の平均値と、キーワードDの評価値の平均値のうちの、大きい方のキーワードAの評価値の平均値が、公開前コンテンツの初期総評価値として決定されている。 For example, in the example of FIG. 8, the average value of the evaluation values of the larger keyword A among the average value of the evaluation values of the keyword A and the evaluation value of the keyword D is the initial total evaluation value of the pre-release content. As determined.
次いで、制御部11は、上記決定された公開前コンテンツの初期総評価値を、当該公開前コンテンツのコンテンツID等の情報に対応付けて総評価値管理テーブルに登録する(ステップS50)。
Next, the
次いで、制御部11は、上記決定された公開前コンテンツの初期総評価値を示すデータを、要求があった端末に対して返信し(ステップS51)、当該処理を終了する。
Next, the
なお、公開前コンテンツの複数のキーワードの夫々について算出された評価値の平均値をさらに平均した値を公開前コンテンツの初期総評価値として決定するように構成しても良い。 Note that a value obtained by further averaging the average values of the evaluation values calculated for each of the plurality of keywords of the pre-release content may be determined as the initial total evaluation value of the pre-release content.
(4−3−2.実施例2)
次に、図9及び図10を参照して、実施例2における公開前のコンテンツの評価値算出処理について説明する。
(4-3-2. Example 2)
Next, with reference to FIG. 9 and FIG. 10, the evaluation value calculation processing of content before publication in the second embodiment will be described.
図9は、実施例2において、総評価値管理サーバMSにおける制御部11の初期総評価値決定処理を示すフローチャートである。図10は、実施例2において、公開前コンテンツの初期総評価値が決定されるまでの様子を示す図である。
FIG. 9 is a flowchart illustrating the initial total evaluation value determination process of the
総評価値管理サーバMSにおいて、図9に示す処理は、例えばシステム管理者等により使用される端末からの公開前コンテンツの初期総評価値決定要求により開始される。当該処理が開始されると、制御部11は、先ず、上記要求に係る公開前コンテンツ(総評価値が与えられていないコンテンツ)を特定する(ステップS71)。
In the total evaluation value management server MS, the process shown in FIG. 9 is started by a request for determining an initial total evaluation value of pre-release content from a terminal used by a system administrator or the like, for example. When the process is started, the
次いで、制御部11は、全てのキーワード(複数)をキーワード管理データベースから取得する(ステップS72)。
Next, the
次いで、制御部11は、当該処理が初回実行か否かを判別し(ステップS73)、初回実行である場合には(ステップS73:YES)、全てのキーワードの評価値に「1」を設定する(ステップS74)。一方、初回実行でない場合には(ステップS73:NO)、制御部11は、全てのキーワードの評価値をキーワード管理データベースから取得する(ステップS75)。
Next, the
次いで、制御部11は、公開済の全てのコンテンツを特定し(ステップS76)、特定した公開済の各コンテンツの最新の総評価値を総評価値管理テーブルにおける最新の総評価値に関する情報から取得する(ステップS77)。なお、最新の総評価値の代わりに、総評価値の最大値又は平均値が取得されるように構成しても良い。
Next, the
次いで、制御部11は、当該特定した公開済コンテンツを一つ選択する(ステップS78)。
Next, the
次いで、制御部11は、当該選択したコンテンツが有するキーワードを全て選択する(ステップS79)。
Next, the
次いで、制御部11は、当該選択した各キーワードの評価値を重みとし、当該選択したコンテンツの総評価値を当該各キーワードに分配し(ステップS80)、当該各キーワードの評価値を決定する。なお、最新の総評価値の代わりに、総評価値の最大値又は平均値に基づき当該コンテンツのキーワードの評価値が決定されるように構成しても良い。
Next, the
例えば、図10(A)の例では、コンテンツ1の総評価値は「90」であり、各キーワードの評価値には上記ステップS74で全て「1」に設定されているので、その重みに従って、当該コンテンツ1の総評価値「90」は3等分され、「30」ずつ、キーワードA,B,Cに分配されてその評価値が決定されている。
For example, in the example of FIG. 10A, the total evaluation value of the
次いで、制御部11は、上記特定した全てのコンテンツについて処理したか否かを判別し(ステップS81)、処理していない場合には(ステップS81:NO)、ステップS78に戻り、未だ選定されていないコンテンツを選択し、上記と同様の処理を行う。このようにして、例えば、図10(A)に示すように、コンテンツ2及び3についても、キーワードの評価値が決定されることになる。
Next, the
そして、上記ステップS81で、全てのコンテンツについて処理したと判別された場合には(ステップS81:YES)には、制御部11は、キーワードを一つ選択する(ステップS82)。
If it is determined in step S81 that all contents have been processed (step S81: YES), the
次いで、制御部11は、複数のコンテンツに跨って、上記選択したキーワードの評価値の平均値を算出する(ステップS83)。
Next, the
例えば、図10(A)の例では、コンテンツ1とコンテンツ3に跨って、キーワードAの評価値の平均値が決定されている。
For example, in the example of FIG. 10A, the average evaluation value of the keyword A is determined across the
次いで、制御部11は、上記ステップS72で取得した全てのキーワードについて処理したか否かを判別し(ステップS84)、処理していない場合には(ステップS84:NO)、ステップS82に戻り、未だ選定されていないキーワードを選択し、上記と同様の処理を行う。このようにして、例えば、図10(A)に示すように、キーワードB,C,Dについても平均値が算出されることになる。
Next, the
そして、上記ステップS84で、全てのキーワードについて処理したと判別された場合には(ステップS84:YES)、制御部11は、予め設定された終了判定基準を満たしているか否かを判別し(ステップS85)、終了判定基準を満たしていない場合には(ステップS85:NO)、ステップS78に戻り、上記と同様の処理を行う。
If it is determined in step S84 that all the keywords have been processed (step S84: YES), the
例えば、図10(B)に示すコンテンツ2を例にとると、直前のステップS83の処理で算出されたキーワードBとDの評価値の平均値「25」と「20」が重みとされ、コンテンツ2の総評価値「40」が、その重みに従って、キーワードB,Dに分配されてその評価値が決定されている。
For example, in the case of the
こうして、終了判定基準が満たされるまでは、ステップS78〜ステップS85の処理が繰り返しループされる。かかる繰り返しループにおいて、制御部11は、直前のステップS83の処理で算出したキーワードの評価値の平均値を重みとして、当該コンテンツの総評価値を当該コンテンツのキーワードにさらに分配することにより当該コンテンツのキーワードの評価値を決定(つまり、前回の評価値から更新)し、且つさらに分配することにより決定された(つまり、更新された)当該コンテンツのキーワードの評価値を、キーワード毎に、複数のコンテンツに跨って、当該キーワードの評価値の平均値を算出するという処理を所定回数繰り返すことにより、最終的なキーワードの評価値の平均値を算出するのである。
In this way, the processing of step S78 to step S85 is repeatedly looped until the end determination criterion is satisfied. In such an iterative loop, the
ところで、終了判定基準の種類、閾値はユーザにより任意に選択可能である。例えば、更新前後のキーワードの評価値の差が当該キーワードの評価値の平均の数十〜数百(例えば、100)分の1以下か否かが判断され、これ以下ならば終了判定基準を満たすとされる。或いは、予め設定された回数(例えば、100回)、上記ステップS78〜ステップS85の処理がループしたか否かが判断され、当該回数ループしたならば終了判定基準を満たすとされる。或いは、予め設定された時間(例えば、3分)、上記ステップS78〜ステップS85の処理が繰り返し行われたか否かが判断され、当該時間繰り返し行われたならば終了判定基準を満たすとされる。 By the way, the type and threshold value of the end determination criterion can be arbitrarily selected by the user. For example, it is determined whether or not the difference between the evaluation values of the keyword before and after the update is equal to or less than tens to several hundreds (for example, 100) of the average evaluation value of the keyword. It is said. Alternatively, it is determined whether or not the processing of step S78 to step S85 has been looped for a preset number of times (for example, 100 times). Alternatively, it is determined whether or not the processing in steps S78 to S85 has been repeatedly performed for a preset time (for example, 3 minutes).
こうして、終了判定基準を満たした場合には(ステップS85:YES)、制御部11は、公開前コンテンツの複数のキーワードの夫々について上述したように算出された最終的な評価値の平均値を加算し、この加算値を公開前コンテンツの初期総評価値として決定する(ステップS86)。
Thus, when the end criterion is satisfied (step S85: YES), the
次いで、制御部11は、上記決定された公開前コンテンツの初期総評価値を、当該公開前コンテンツのコンテンツID等の情報に対応付けて総評価値管理テーブルに登録し、且つ、全てのキーワードの評価値(上述した最終的なキーワードの評価値の平均値)をキーワード管理データベースに登録する(ステップS87)。こうして、登録された全てのキーワードの評価値は、上述したように、ステップS75で取得され、ステップS80で重みとして使用されることになる。
Next, the
次いで、制御部11は、上記決定された公開前コンテンツの初期総評価値を示すデータを、要求があった端末に対して返信し(ステップS88)、当該処理を終了する。
Next, the
以上説明した公開前コンテンツの初期総評価値の決定方法(実施例1又は実施例2)によれば、公開済コンテンツの最新の総評価値、総評価値の最大値、又は総評価値の平均値を利用することにより、システム管理者側に手間かけさせずに比較的簡単に公開前コンテンツの人気度を予測(推定)することが可能となり、ひいては、事前に適切な数のレプリカをシステム内に分散保存させることができる。 According to the method for determining the initial total evaluation value of the pre-release content described above (Example 1 or Example 2), the latest total evaluation value of the published content, the maximum value of the total evaluation value, or the average value of the total evaluation value is used. As a result, it is possible to predict (estimate) the popularity of pre-release content relatively easily, without requiring the system administrator to spend time, and to distribute and store an appropriate number of replicas in the system in advance. be able to.
従って、事前に当該システムS内に分散保存させておくレプリカの数が少なすぎることを回避でき、当該コンテンツの公開後にそのレプリカにアクセスが集中することを防止することができる。よって、コンテンツ保持ノードへのレプリカのダウンロード要求が頻出しても、安定したコンテンツ配信が可能となる。また、当該レプリカの数が多すぎることを回避でき、各ノードNnにおけるレプリカを保存するための記憶領域を無駄に消費してしまうことで当該記憶領域を圧迫することを防止することができる。これにより、ネットワーク負荷の増大を防止することもできる。 Therefore, it can be avoided that the number of replicas to be distributed and stored in advance in the system S is too small, and access can be prevented from concentrating on the replica after the content is published. Therefore, even if replica download requests to the content holding node are frequently issued, stable content distribution is possible. Moreover, it can be avoided that the number of the replicas is too large, and the storage area for storing the replicas in each node Nn is wasted, so that the storage area can be prevented from being compressed. Thereby, an increase in network load can be prevented.
(4−4.コンテンツのレプリカが分割され保存されている場合の総評価値の算出)
以上説明したコンテンツ分散保存システムSにおいては、一つのコンテンツのレプリカが複数に分割された各キャッシュ(分割複製データ)が、複数のノードNnに分散して保存される場合がある。かかる場合、あるノードNnが、あるレプリカを構成するキャッシュ全てを保存しているとは限らず、当該レプリカを構成するキャッシュの一部のみを保存していることもある。そして、各キャッシュには、夫々、当該キャッシュに対応するコンテンツ(つまり、当該キャッシュを構成要素とするコンテンツ)の評価を表す評価値が付与されており、当該評価値は、当該キャッシュを保存している各ノードNnにおける上述した評価値管理テーブルに登録され管理されている。なお、当該評価値には、各キャッシュのシリアル番号(例えば、キャッシュのレプリカにおけるデータ位置を示す)に対応つけられている。
(4-4. Calculation of total evaluation value when content replica is divided and stored)
In the content distributed storage system S described above, each cache (divided replicated data) obtained by dividing one content replica into a plurality of pieces may be distributed and stored in a plurality of nodes Nn. In such a case, a certain node Nn does not always store all the caches that constitute a certain replica, but may store only a part of the cache that constitutes the replica. Each cache is given an evaluation value indicating the evaluation of the content corresponding to the cache (that is, the content having the cache as a component), and the evaluation value is stored in the cache. Each node Nn is registered and managed in the above-described evaluation value management table. The evaluation value is associated with the serial number of each cache (for example, indicating the data position in the cache replica).
このようなコンテンツ分散保存システムSにおいては、キャッシュ毎に総評価値を調査し、それらの平均をコンテンツの総評価値とするのが最も正確な手法である。しかし、この場合、当該キャッシュを保存しているコンテンツ保持ノードは、キャッシュ数分の評価値を総評価値管理サーバMSに送信しなければならないため、分割数が多くなると送信しなければならないデータ量が増え、システムの付加が高くなってしまう。そこで、この場合、当該コンテンツ保持ノードがキャッシュ毎に評価値を送信するのではなく、あるコンテンツを構成する全キャッシュの中で自ノードが保存している各キャッシュに付与された評価値の平均値を当該コンテンツの評価値として総評価値管理サーバMSに送信するように構成する。 In such a content distributed storage system S, the most accurate method is to investigate the total evaluation value for each cache and use the average of these as the total evaluation value of the content. However, in this case, the content holding node that stores the cache must transmit evaluation values for the number of caches to the total evaluation value management server MS, and therefore the amount of data that must be transmitted when the number of divisions increases. Increasing and system addition will increase. Therefore, in this case, the content holding node does not transmit the evaluation value for each cache, but the average value of the evaluation values assigned to each cache stored in the own node among all the caches constituting a certain content. Is transmitted to the total evaluation value management server MS as the evaluation value of the content.
以下、図11を参照して、分割されたキャッシュがノードNnに保存される場合の動作について説明する。 Hereinafter, the operation when the divided cache is stored in the node Nn will be described with reference to FIG.
図11は、分割されたキャッシュが保存される場合を考慮したノードNnにおける制御部21の評価値応答処理を示すフローチャートであり、上述した図5(C)の処理に置き換わるものである。なお、この場合の総評価値管理サーバMSにおける制御部11の処理は、図5(A)及び図5(B)の処理と同様である。
FIG. 11 is a flowchart showing the evaluation value response process of the
ノードNnにおいて、図11に示す処理は、総評価値管理サーバMSからの評価値要求メッセージが受信された場合に開始される。当該処理が開始されると、制御部21は、図5(C)に示すステップS101と同様、自ノードの記憶部22に保存されているレプリカ又はキャッシュに対応するコンテンツをリストアップする(ステップS201)。
In the node Nn, the process shown in FIG. 11 is started when an evaluation value request message from the total evaluation value management server MS is received. When the processing is started, the
次いで、制御部21は、上記リストアップしたコンテンツから1つ選択する(ステップS202)。
Next, the
次いで、制御部21は、上記選択したコンテンツが分割されているか否かを判別し(ステップS203)、分割されていない場合には(ステップS203:NO)、ステップS204に進み、分割されている場合には(ステップS203:YES)、ステップS205に進む。
Next, the
ステップS204では、制御部21は、上記選択したコンテンツの評価値を評価値管理テーブルから取得してコンテンツIDと共に評価値リストに記述し、ステップS211に進む。
In step S204, the
一方、ステップS205では、制御部21は、上記選択したコンテンツのキャッシュの中で、自ノードの記憶部22に保存されているキャッシュをリストアップする。このリストアップでは、例えば、当該キャッシュのシリアル番号がRAMの所定領域に格納される。
On the other hand, in step S205, the
次いで、制御部21は、上記リストアップしたキャッシュから1つ選択する(ステップS206)。
Next, the
次いで、制御部21は、上記選択したキャッシュに付与されている評価値を評価値管理テーブルから取得する(ステップS207)。
Next, the
次いで、制御部21は、上記リストアップした全てのキャッシュについての上記処理が終了したか否かを判別する(ステップS208)。そして、上記リストアップした全てのキャッシュについての上記処理が終了していない場合には(ステップS208:NO)、制御部21は、ステップS206に戻り未だ選択されていないキャッシュを選択して上記と同様の処理を行う。
Next, the
一方、上記リストアップした全てのキャッシュについての上記処理が終了した場合には(ステップS208:YES)、制御部21は、上記各キャッシュに付与されている評価値の平均値を算出し当該平均値を当該コンテンツの評価値として決定する(ステップS209)。
On the other hand, when the processing for all the listed caches is completed (step S208: YES), the
図12は、各キャッシュに付与されている評価値の平均値をコンテンツの評価値として決定する様子を示す概念図である。図12に示すノードN1には、コンテンツX(レプリカ)を構成する全キャッシュX1〜X6のうちの一部のキャッシュX1,X3,及びX5が保存されており、かかるキャッシュX1,X3,及びX5に付与された評価値の平均値(30=(30+25+35)/3)が当該コンテンツXの評価値として決定されている。 FIG. 12 is a conceptual diagram showing how the average value of evaluation values assigned to each cache is determined as the content evaluation value. The node N1 shown in FIG. 12 stores some of the caches X1, X3, and X5 among all the caches X1 to X6 that constitute the content X (replica), and the caches X1, X3, and X5 store the caches X1, X3, and X5. An average value (30 = (30 + 25 + 35) / 3) of the assigned evaluation values is determined as the evaluation value of the content X.
次いで、制御部21は、上記平均値として求めたコンテンツの評価値をコンテンツIDと共に評価値リストに記述し(ステップS210)、ステップS211に進む。
Next, the
ステップS211では、制御部21は、上記ステップS201でリストアップした全てのコンテンツについての上記処理が終了したか否かを判別する。そして、上記リストアップした全てのコンテンツについての上記処理が終了していない場合には(ステップS211:NO)、制御部21は、ステップS202に戻り未だ選択されていないコンテンツを選択して上記と同様の処理を行う。
In step S211, the
一方、上記リストアップした全てのコンテンツについての上記処理が終了した場合には(ステップS211:YES)、制御部21は、上記コンテンツの評価値等が記述された評価値リストを含む評価値応答メッセージを総評価値管理サーバMSに返信し(ステップS212)、図11に示す処理を終了する。
On the other hand, when the above processing for all the listed contents is completed (step S211: YES), the
そして、総評価値管理サーバMSにおいては、図5(B)に示す処理が行われてコンテンツの総評価値が算出され、図6、図7、図9に示す処理についても上記と同様に実行されることになる。 Then, in the total evaluation value management server MS, the process shown in FIG. 5B is performed to calculate the total evaluation value of the content, and the processes shown in FIGS. 6, 7, and 9 are executed in the same manner as described above. It will be.
以上説明したコンテンツのレプリカが分割され保存されている場合の総評価値の算出方法によれば、分割キャッシュ数が増えても、システムの負荷を増大させることなく、公開済コンテンツの総評価値を迅速、かつ精度良く求めることができる。 According to the method for calculating the total evaluation value in the case where the replica of the content described above is divided and stored, the total evaluation value of the published content can be quickly obtained without increasing the system load even if the number of divided caches increases. In addition, it can be obtained with high accuracy.
なお、上記実施形態におけるコンテンツ分散保存システムSは、DHTを利用したアルゴリズムによって形成されることを前提として説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。 In addition, although the content distributed storage system S in the said embodiment was demonstrated on the assumption that it was formed by the algorithm using DHT, this invention is not limited to this.
8 ネットワーク
9 オーバーレイネットワーク
11 制御部
12 記憶部
13 通信部
14 バス
21 制御部
22 記憶部
23 バッファメモリ
24 デコーダ部
25 映像処理部
26 表示部
27 音声処理部
28 スピーカ
29 通信部
30 入力部
31 バス
MS 総評価値管理サーバ
Nn ノード
S コンテンツ分散保存システム
8 Network 9
Claims (13)
各前記コンテンツの総評価値を記憶する総評価値記憶手段と、
前記コンテンツ分散保存システムに参加している前記複数のノード装置のうちから何れかのノード装置を選定するノード装置選定手段と、
前記選定されたノード装置に対して、前記コンテンツの評価値の要求を示す要求情報を送信する要求情報送信手段と、
前記要求情報を受信した前記ノード装置が保存している複製データに対応するコンテンツの評価値を示す評価値情報を、当該ノード装置から受信する評価値情報受信手段と、
前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの総評価値を前記総評価値記憶手段から取得する総評価値取得手段と、
前記取得されたコンテンツの総評価値と、前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの評価値と、に基づいて新たな総評価値を算出する総評価値算出手段と、
前記新たに算出されたコンテンツの総評価値により前記総評価値記憶手段に記憶されている前回のコンテンツの総評価値を更新する総評価値更新手段と、
を備えることを特徴とする総評価値管理装置。 A distributed content storage system configured by participation of a plurality of node devices connected to a network, wherein each of the node devices in which duplicate data of a plurality of contents is distributed and stored in a plurality of node devices, and the duplicate data is stored A total evaluation value management device that manages, for each content, a total evaluation value that represents the sum of the evaluation values in the content distributed storage system in which an evaluation value that represents the evaluation of the content is managed by
Total evaluation value storage means for storing a total evaluation value of each of the contents;
Node device selection means for selecting any one of the plurality of node devices participating in the content distributed storage system;
Request information transmitting means for transmitting request information indicating a request for the evaluation value of the content to the selected node device;
Evaluation value information receiving means for receiving, from the node device, evaluation value information indicating an evaluation value of content corresponding to the duplicate data stored in the node device that has received the request information;
Total evaluation value acquisition means for acquiring the total evaluation value of the content indicated in the received evaluation value information from the total evaluation value storage means;
A total evaluation value calculating means for calculating a new total evaluation value based on the total evaluation value of the acquired content and the evaluation value of the content indicated in the received evaluation value information;
Total evaluation value update means for updating the total evaluation value of the previous content stored in the total evaluation value storage means with the total evaluation value of the newly calculated content;
A total evaluation value management device comprising:
前記総評価値算出手段は、
前記取得されたコンテンツの総評価値を前記コンテンツ分散保存システムに参加しているノード装置の総数で除算した評価値と、当該総数から前記評価値情報を送信したノード装置の数を減算した数と、を乗算し、
当該乗算した値と、前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの評価値と、を加算して前記新たな総評価値を算出することを特徴とする総評価値管理装置。 In the total evaluation value management apparatus according to claim 1,
The total evaluation value calculating means includes
An evaluation value obtained by dividing the total evaluation value of the acquired content by the total number of node devices participating in the content distributed storage system, and a number obtained by subtracting the number of node devices that transmitted the evaluation value information from the total number, Multiply
A total evaluation value management device that calculates the new total evaluation value by adding the multiplied value and the evaluation value of the content indicated in the received evaluation value information.
前記ノード装置選定手段は、前記コンテンツ分散保存システムに参加している前記複数のノード装置のうちから何れかのノード装置をランダムに一つ選定することを特徴とする総評価値管理装置。 In the total evaluation value management apparatus according to claim 1 or 2,
The total evaluation value management device, wherein the node device selection means randomly selects one of the plurality of node devices participating in the content distributed storage system.
前記ノード装置選定手段、前記要求情報送信手段、前記評価値情報受信手段、前記総評価値取得手段、前記総評価値算出手段、及び前記総評価値更新手段による一連の処理は、所定の時間間隔で繰り返し実行されることを特徴とする総評価値管理装置。 In the total evaluation value management device according to any one of claims 1 to 3,
A series of processing by the node device selection unit, the request information transmission unit, the evaluation value information reception unit, the total evaluation value acquisition unit, the total evaluation value calculation unit, and the total evaluation value update unit is repeatedly executed at predetermined time intervals. The total evaluation value management device characterized by being performed.
前記総評価値算出手段により新たなコンテンツの総評価値が算出された場合には、当該新たなコンテンツの総評価値と前回のコンテンツの総評価値とを比較して大きい方を総評価値の最大値として求める総評価最大値算出手段を更に備えることを特徴とする総評価値管理装置。 In the total evaluation value management apparatus as described in any one of Claims 1 thru | or 4,
When the total evaluation value of the new content is calculated by the total evaluation value calculating means, the total evaluation value of the new content is compared with the total evaluation value of the previous content, and the larger one is obtained as the maximum value of the total evaluation value. A total evaluation value management apparatus, further comprising evaluation maximum value calculation means.
前記総評価値算出手段により新たなコンテンツの総評価値が算出される度に、当該総評価値を別々に記憶しておき、所定期間内において前記記憶された、特定のコンテンツについての各前記総評価値の平均値を算出する総評価平均値算出手段を更に備えることを特徴とする総評価値管理装置。 In the total evaluation value management apparatus according to any one of claims 1 to 5,
Each time the total evaluation value of the new content is calculated by the total evaluation value calculating means, the total evaluation value is stored separately, and the average of the total evaluation values for the specific content stored in the predetermined period is stored. A total evaluation value management device further comprising total evaluation average value calculation means for calculating a value.
前記各コンテンツの総評価値、当該各コンテンツの総評価値の最大値、又は当該各コンテンツの総評価値の平均値に基づいて、コンテンツの人気順位を表すランキングを決定するランキング決定手段を更に備えることを特徴とする総評価値管理装置。 In the total evaluation value management device according to any one of claims 1 to 6,
The apparatus further comprises ranking determining means for determining a ranking representing the popularity ranking of the content based on the total evaluation value of each content, the maximum value of the total evaluation value of each content, or the average value of the total evaluation values of each content. Total evaluation value management device.
前記総評価値が与えられていないコンテンツのキーワードを少なくとも一つ有し、且つ前記総評価値が与えられているコンテンツを特定するコンテンツ特定手段を更に備え、
前記総評価値算出手段は、前記特定されたコンテンツの総評価値に基づいて、前記総評価値が与えられていないコンテンツの総評価値を算出することを特徴とする総評価値管理装置。 In the total evaluation value management apparatus as described in any one of Claims 1 thru | or 7,
A content specifying unit that has at least one content keyword that is not given the total evaluation value and that specifies the content that is given the total evaluation value;
The total evaluation value calculating unit is configured to calculate a total evaluation value of content to which the total evaluation value is not given based on the total evaluation value of the identified content.
前記評価値情報受信手段は、前記要求情報を受信した前記ノード装置が保存している分割複製データが、これに対応するコンテンツを構成する全分割複製データのうちの一部である場合には、当該一部の分割複製データに付与された評価値の平均値を前記コンテンツの評価値として示された評価値情報を、当該ノード装置から受信することを特徴とする請求項1乃至8の何れか一項に記載の総評価値管理装置。 In the content distributed storage system, divided copy data obtained by dividing copy data of one content into a plurality of pieces is distributed and stored in the plurality of node devices, and each of the node devices storing the divided copy data stores the divided data. An evaluation value representing the evaluation of content having duplicate data is assigned to the divided duplicate data and managed.
The evaluation value information receiving means, when the divided copy data stored in the node device that has received the request information is a part of all the divided copy data constituting the content corresponding thereto, 9. The evaluation value information indicating an average value of evaluation values assigned to the partial divided copy data as an evaluation value of the content is received from the node device. The total evaluation value management device according to one item.
前記一部の分割複製データに付与された評価値の平均値を前記コンテンツの評価値として示された評価値情報を前記総評価値管理装置に対して送信することを特徴とするノード装置。 A node device that has received the request information transmitted from the total evaluation value management device according to claim 9,
A node device characterized by transmitting evaluation value information indicating an average value of evaluation values assigned to the partial divided duplicate data as an evaluation value of the content to the total evaluation value management device.
各前記評価値の総和を表す総評価値をコンテンツ毎に管理する総評価値管理装置は、
各前記コンテンツの総評価値を記憶する総評価値記憶手段と、
前記コンテンツ分散保存システムに参加している前記複数のノード装置のうちから何れかのノード装置を選定するノード装置選定手段と、
前記選定されたノード装置に対して、前記コンテンツの評価値の要求を示す要求情報を送信する要求情報送信手段と、
前記要求情報を受信した前記ノード装置が保存している複製データに対応するコンテンツの評価値を示す評価値情報を、当該ノード装置から受信する評価値情報受信手段と、
前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの総評価値を前記総評価値記憶手段から取得する総評価値取得手段と、
前記取得されたコンテンツの総評価値と、前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの評価値と、に基づいて新たな総評価値を算出する総評価値算出手段と、
前記新たに算出されたコンテンツの総評価値により前記総評価値記憶手段に記憶されている前回のコンテンツの総評価値を更新する総評価値更新手段と、
を備えることを特徴とするコンテンツ分散保存システム。 A distributed content storage system configured by participation of a plurality of node devices connected to a network, wherein each of the node devices in which duplicate data of a plurality of contents is distributed and stored in a plurality of node devices, and the duplicate data is stored In the distributed content storage system in which the evaluation value representing the evaluation of the content is managed by
A total evaluation value management device that manages a total evaluation value representing the total sum of the evaluation values for each content,
Total evaluation value storage means for storing a total evaluation value of each of the contents;
Node device selection means for selecting any one of the plurality of node devices participating in the content distributed storage system;
Request information transmitting means for transmitting request information indicating a request for the evaluation value of the content to the selected node device;
Evaluation value information receiving means for receiving, from the node device, evaluation value information indicating an evaluation value of content corresponding to the duplicate data stored in the node device that has received the request information;
Total evaluation value acquisition means for acquiring the total evaluation value of the content indicated in the received evaluation value information from the total evaluation value storage means;
A total evaluation value calculating means for calculating a new total evaluation value based on the total evaluation value of the acquired content and the evaluation value of the content indicated in the received evaluation value information;
Total evaluation value update means for updating the total evaluation value of the previous content stored in the total evaluation value storage means with the total evaluation value of the newly calculated content;
A content distributed storage system comprising:
各前記評価値の総和を表す総評価値をコンテンツ毎に管理する総評価値管理装置は、
各前記コンテンツの総評価値を記憶する工程と、
前記コンテンツ分散保存システムに参加している前記複数のノード装置のうちから何れかのノード装置を選定する工程と、
前記選定されたノード装置に対して、前記コンテンツの評価値の要求を示す要求情報を送信する工程と、
前記要求情報を受信した前記ノード装置が保存している複製データに対応するコンテンツの評価値を示す評価値情報を、当該ノード装置から受信する工程と、
前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの総評価値を前記総評価値記憶手段から取得する工程と、
前記取得されたコンテンツの総評価値と、前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの評価値と、に基づいて新たな総評価値を算出する工程と、
前記新たに算出されたコンテンツの総評価値により前記総評価値記憶手段に記憶されている前回のコンテンツの総評価値を更新する工程と、
を備えることを特徴とする総評価値管理方法。 A distributed content storage system configured by participation of a plurality of node devices connected to a network, wherein each of the node devices in which duplicate data of a plurality of contents is distributed and stored in a plurality of node devices, and the duplicate data is stored A content total evaluation value management method in a distributed content storage system in which an evaluation value representing an evaluation of the content is managed by:
A total evaluation value management device that manages a total evaluation value representing the total sum of the evaluation values for each content,
Storing a total evaluation value of each of the contents;
Selecting any one of the plurality of node devices participating in the distributed content storage system;
Transmitting request information indicating a request for an evaluation value of the content to the selected node device;
Receiving the evaluation value information indicating the evaluation value of the content corresponding to the copy data stored in the node device that has received the request information from the node device;
Obtaining a total evaluation value of the content indicated in the received evaluation value information from the total evaluation value storage means;
Calculating a new total evaluation value based on the total evaluation value of the acquired content and the evaluation value of the content indicated in the received evaluation value information;
Updating the previous total content evaluation value stored in the total evaluation value storage means with the newly calculated total content evaluation value;
A total evaluation value management method comprising:
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---|---|
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8577809B2 (en) | 2011-06-30 | 2013-11-05 | Qualcomm Incorporated | Method and apparatus for determining and utilizing value of digital assets |
JP2015509236A (en) * | 2011-12-27 | 2015-03-26 | クゥアルコム・インコーポレイテッドQualcomm Incorporated | File upload methods, devices, and systems determined by the cloud |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007018415A (en) * | 2005-07-11 | 2007-01-25 | Softbank Telecom Corp | Network element search method and network element search program |
JP2007213322A (en) * | 2006-02-09 | 2007-08-23 | Brother Ind Ltd | Information distribution system, information distribution method, node device and node processing program |
-
2008
- 2008-07-22 JP JP2008188826A patent/JP5012712B2/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007018415A (en) * | 2005-07-11 | 2007-01-25 | Softbank Telecom Corp | Network element search method and network element search program |
JP2007213322A (en) * | 2006-02-09 | 2007-08-23 | Brother Ind Ltd | Information distribution system, information distribution method, node device and node processing program |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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