JP3822830B2

JP3822830B2 - Data aggregation method and data aggregation system

Info

Publication number: JP3822830B2
Application number: JP2002080180A
Authority: JP
Inventors: 智樹渡部; 克己岸田; 浩樹安西
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 2002-03-22
Filing date: 2002-03-22
Publication date: 2006-09-20
Anticipated expiration: 2022-03-22
Also published as: JP2003283690A

Description

【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、データ集約方法及びデータ集約システムに係り、特に、網に不必要な負担をかけずに、かつ放送局のセンタ窓口の処理能力を十分に活用して不特定多数の端末から放送局のセンタに送信されてきたデータを効率的に集約するためのデータ集約方法及びデータ集約システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
デジタル放送が開始され、視聴中の番組の中で視聴者の応答をリアルタイムに放送局に集約するといった番組が増えてきた。例えば視聴者参加型のクイズでは、放送中のクイズ番組に視聴者も同時に参加し、回答した成績を放送局で集約しランキングを発表するといった番組がすでに開始されている。このとき、参加した視聴者が回答を放送局に一度に送信しようとすると、公衆網が輻輳するという深刻な問題が発生してしまう。
【０００３】
説明のため、以下の言葉を定義する。
［参加端末（参加端末数）］
クイズなどの番組に参加しており、回答などの放送局に送信すべきデータを保持し送信を完了し又は完了予定の端末（端末数）を言う。
［集約対象端末（集約対象数）］
参加端末のうち、未だデータを送信していない端末（端末数）を言う。
［窓口数］
端末からの接続に応答するために放送局側に用意されたモデムの数を言う。ある瞬間に窓口数以上の発呼があると、呼損となる。
【０００４】
このような問題を解消するため、発呼しようとする集約対象端末毎にそれぞれ乱数を発生させ、それに比例する時間だけ待機してから発呼するランダムに時間分散させる方法が取られている。この方法では、予め設定してある乱数の幅により発呼する集約対象数が調整されるため、この乱数の幅の設定が適切でないと、輻輳が発生したり、逆に発呼が少なく窓口が使われずに非効率となり集約に必要以上の時間を要する問題が起こる。
【０００５】
このような問題に対し、特許第３０８９３１６号あるいは特開平１１−１５５１４１公報には、放送局からの動的な制御による集約方法が記載されている。この方法では、放送局のセンタが発呼のための確率値（発呼確率値）を集約対象端末へ放送し、それを受信した集約対象端末は各々で乱数を発生させ、その乱数がこの発呼確率値以下であれば発呼し、そうでなければ次回の発呼確率値の受信まで待機する。放送局側では、この発呼確率値の放送で着呼した呼数を集計し、全体の集約対象数を推定する。そして、推定される残りの集約対象数と窓口数から次の発呼確率値を算出して放送する。この処理を繰り返し行うことで、効率的な集約を実現している。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
上記の方法によれば、集約対象数に多少の増減があっても、次の発呼確率値を放送して全体の集約対象数を改めて推定すれば、この多少の増減には追従できる。しかし、この増減が大きく、例えば窓口数を超える着信があった際、発呼した集約端末数をもれなくカウントできない場合には集約対象数を正確に推定することができない。その結果、輻輳状態を招く恐れがある。
【０００７】
また、上記の方法では、端末が発呼してセンタに着信した直後、あるいは着信してから一定時間後に着信数のカウントが行われているが、実際には着信した後のデータ通信中に切断され、再送信しなければならない場合も想定される。このように再送信する必要のある端末は集約対象数に残したままにしておかなければならず、集約対象数の推定に対して誤差となるおそれがある。
【０００８】
従って、本発明の目的は、集約対象数を一層正確に推定でき輻輳の発生を有効に防止できるデータ集約方法を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記の問題点を鑑みてなされたもので、集約対象数が変化する状況において、増加傾向の場合は前回までの着信数に近似手法を適用し、減少傾向にある場合は過去数回の着信数からの平均により、次回の集約対象数を予測する。さらに、集約対象数が増加傾向にあるときは発呼確率値の放送周期を初期値よりも短く設定し、それ以外の場合は初期値に設定して放送を行う。以上により、集約の精度を一層向上させることができる。
【００１０】
一般に、集約対象数は一定しておらず、時間によって増加し又は減少する。よって、ある時点での発呼確率値と着信カウントに基づいて残りの集約対象数を正確に推定できたとしても、次回の制御の時点で急激に増加し、予測した発呼数をはるかに超えてしまう可能性がある。そこで、集約対象数が増加傾向にあるときは発呼確率値の放送周期を初期値よりも短く、そして少ない集約対象端末の発呼制御を行うことで、細かい制御が可能となり、集約制御の精度を上げることができる。
【００１１】
また、過去数回分のデータから推定される集約対象数に一次近似あるいは二次近似などの近似手法を適用することにより、次回の増加分も見込んだ集約対象数をより正確に予測することができる。これは、より正確な予測が必要とされる増加傾向の場合に適用する。逆に減少傾向にある場合は、近似手法による予測値が実際よりも小さくなる可能性があり、輻輳や着信不可となる危険性が高くなる。よって、減少傾向の場合は近似手法は適用せずに、過去数回分の平均により予測する。このように増加傾向と減少傾向のそれぞれの場合によって集約対象数の予測方法を変えることにより、より適切な制御が可能となる。
【００１２】
【作用】
図１，２は本発明の原理を説明する図であり、図１は従来手法を示し、図２は本発明による方法を示す。
まずは、従来手法の図１について説明する。図１において、横軸は時間（時刻）を示し、縦軸は集約対象数、すなわち参加端末のうち未だデータを送信していない端末数を示す。時刻ｔ０においてその時の着信数ｒ（ｔｏ）から次の時刻ｔ１における集約対象数の予測値Ｋ（ｔ１）を算出する。時刻ｔ１でも当該時刻における着信数ｒ（ｔ１）を用いて、次の時刻ｔ２の集約対象数の予測値Ｋ（ｔ２）を算出する。時刻ｔ２では、窓口がすべて塞がったとして、窓口数と同じ値を着信数ｒ（ｔ２）として予測値Ｋ（ｔ３）と算出する。しかし、実際にはこれ以上の集約対象端末が発呼していたとしても、その発呼数はセンタ側では把握できないため、実際の集約対象数を推定できない。そのため、時刻ｔ３では実際の集約対象数が推定よりもはるかに多くなるため、呼損が発生し、輻輳となる可能性がある。
【００１３】
一方、図２に示すように、本発明による方法では、時刻ｔ０，ｔ１における集約対象数Ｇ（ｔ０），Ｇ（ｔｌ）を用いてその変化の傾向すなわち増加又は減少傾向とその変化分すなわち増分又は減少分Δ（Ｇ（ｔ１）−Ｇ（ｔ０））とを把握し、時刻ｔ２における集約対象数Ｇ（ｔ２）はこの増分を見込んで予測する。増加の予測は、Ｇ（ｓ−２）＜Ｇ（ｓ−１）＜Ｇ（ｓ）といった集約対象数の比較と共に、Ｇ（ｓ）／Ｇ（ｓ−２）＞定数といった条件判断でよい。増加傾向と判断した場合、Ｇ（ｔ２）に対する発呼確率値ｐ（ｔ）を小さく設定し、窓口数以下の発呼となるように制御する。また、発呼確率値を小さく設定した分だけ、集約対象端末への放送周期を短くする。このように設定することにより、呼損を出すことなく、発呼した数をもれなく把握することができ、その時点での集約対象数をより正確に推定することができる。この処理を繰り返すことにより、集約対象数が増加する場合においても呼損なく、正しく制御することができる。
【００１４】
以下、図２に示す本発明の方法について、さらに詳細に説明する。近似手法として、数学的な近似測定方法を適用することは有効な手段であるが、ここでは説明のため、線形近似を用いた簡易な推定方法を用いて説明する。
【００１５】
時刻ｔにおける発呼確率値ｐ（ｔ）と実際の着信数ｒ（ｔ）とより推定される集約対象数をＧ（ｔ）として、時刻ｔ２においてＧ（ｔ３）を算出する状況にあるものとする。時刻ｔｌにおいて、Ｇ（ｔ０）とＧ（ｔ１）の差は従来方法でも対応できる範囲とする。しかし、Ｇ（ｔ１）とＧ（ｔ２）との差が大きく、増加傾向にあると判断する。例えば、Ｇ（ｔ０）＜Ｇ（ｔ１）＜Ｇ（ｔ２）で、例えばＧ（ｔ２）／Ｇ（ｔ０）＞１．２などの条件を満たす場合である。ここで、時刻ｔ２における着呼数ｒ（ｔ２）は着信できる範囲に収まっているものとするが、この対応方法は後述する。
【００１６】
Ｇ（ｔｌ）〜Ｇ（ｔ３）間は線形増加で、ｔｌ〜ｔ２とｔ２〜ｔ３における時間間隔は同一とすると、Ｇ（ｔ３）はｔｌからｔ２までの増分Δ（Ｇ（ｔ２）−Ｇ（ｔｌ））だけ増加することになる。すなわち、

である。
また、発呼確率ｐ（ｔ）に対して集約が期待される着信数をｈ（ｔ）、集約対象数Ｖ（ｔ）、時刻ｔまでに集約した数Σｒ（ｔ）とすると、
Ｖ（ｔ）＝Ｇ（ｔ）−Σｒ（ｔ−１）
ｐ（ｔ）＝ｈ（ｔ）÷Ｖ（ｔ）
により次回の発呼確率を求めることができる。
【００１７】
また、時刻ｔ２での急激な発呼の増加を防ぐために、発呼確率を小さくすると同時に放送周期を短くする。例えば、集約対象数Ｇ、窓口数Ｗ、放送周期初期値Ｂにおいて、発呼確率値Ｐとした場合、発呼確率値Ｐ／２、放送周期を、端末が接続するまでの最短所要時間以上の発呼確率と同等の割合を乗じた数Ｂ／２となるように設定する。
【００１８】
【実施例】
以下、本発明の実施例を図面と共に説明する。
［第１の実施例］
図３〜６は、本発明の第１の実施例のシステム構成およびシーケンスを示すものであり、図３は放送局のセンタの構成を含む全体構成を示す線図であり、図４は端末の一例の構成を示す線図であり、図５は本発明の原理を示す説明するためのシーケンス図であり、図６は発呼確率値を算出するシーケンスを示す図である。図３を参照するに、放送局のセンタ１は、発呼確率値を放送する放送部２と端末から送信されてくるデータを受信するデータ受信部３とを具える。データ受信部３は、回線網４を介して端末５ａ〜５ｎに接続する。端末５ａ〜５ｎから送信されたデータは、回線網４を介してセンタ１のデータ受信部３のデータ受信手段１１により受信され、受信したデータはセンタ１において集約される。データ受信部３は、着信カウンタ１２及びクロック発生部１３を有し、所定の時間内に端末から送信されたデータが受信された着信数ｒ（ｔ）を計数する。尚、受信した端末からのデータは、データ集計装置（図示せず）により集計され、種々の処理に用いられる。
【００１９】
計数された着信数は、放送部２の端末数予測手段２１に送信する。また、計数された着信数は、記憶手段２２にも供給され、発呼確率値及び各放送毎に推定された端末数である集約対象数と共に履歴として記憶する。端末数予測手段２１には、記憶部２２から各放送回毎に発呼確率値も供給される。そして、端末数予測手段２１は、着信数と発呼確率値とを用い、例えば今回の着信数を今回の発呼確率値で除算することにより現時点における集約対象となる全端末数を推定することができる。
【００２０】
端末数予測手段２１により求められた集約対象となる端末数は発呼確率値決定手段２３に供給する。この発呼確率値決定手段２３は、前回までの集約対象数の変化から集約対象数の増減の傾向を判定する判定手段（図示せず）を有し、集約対象数の増減傾向を判定する。そして、この判定結果に基づいて次回の発呼確率値を決定する。集約対象数が増加傾向にある場合、前述した数学的な近似方法を用いて次回の集約対象数を算出する。一方、集約対象数が減少傾向にある場合、前回又は前々回の過去数回分の平均値を用いて集約対象数を予測する。このようにして決定された発呼確率値は、記憶部２２に供給して記憶すると共に発呼確率値放送手段２４にも供給して回線網４を介して各端末５ａ〜５ｎに放送する。
【００２１】
図４は端末の一例の構成を示す線図である。テレビ番組の視聴者は、例えばリモートコントローラ３０を用いて参加する番組に対する回答であるデータを入力する。入力されたデータは送信要求検出手段３１により検出され、送信データ記憶部３２に記憶される。また、送信要求検出手段３１は、送信要求があったことを発呼確率値取得手段３３にも供給する。放送局のセンタから送信された発呼確率値は放送受信手段３４により受信され、発呼確率値取得手段３３に供給する。発呼確率値取得手段３３は、送信要求検出手段３１から送信された送信要求及び放送受信手段３４から送信された発呼確率値を受信してこれらの情報を発呼判断手段３５に供給する。発呼確率値取得手段３３は、発呼確率値を取得したことを乱数生成手段３６に通知し、乱数生成手段は当該通知を受信する毎に乱数を生成して発呼判断手段３５に供給する。発呼判断手段３５は、発呼確率値と生成された乱数とを比較し、取得した発呼確率値が生成された乱数以下の場合発呼動作をすべきことをデータ送信手段３７に通知する。データ送信手段３７は、発呼判断手段からの発呼通知を受けて、送信データ記憶部３２に記憶されている視聴者のデータを通信回線網４を介して放送局のセンタに送信する。
【００２２】
次に、図５及び図６を参照してデータ集約方法のシーケンスについて説明する。初めに、センタ１は、予測した着信数を集約対象数で割ることにより、発呼確率値の初期値Ｐ０を生成し、全端末５ａ〜５ｎに対して一斉に放送する。集約対象数は、例えば前回の番組参加数や視聴率、対応端末の出荷台数などから予測される値により設定する。期待する着信数は窓口数Ｗと同一かそれよりも少なく設定するが、初回は集約対象数が不確かであるため、窓口の半分あるいは１／３程度に抑えておくことができる。
【００２３】
各端末５ａ〜５ｎは発呼確率値Ｐ０を受信すると乱数Ｒ０を発生し、乱数Ｒ０と発呼確率値Ｐ０との間の関係が、Ｒ０＜Ｐ０の場合は発呼を行い、それ以外の場合は次の発呼確率値Ｐ１の受信待機状態に遷移する。発呼する場合は、すぐに発呼するのではなく、予め定められた範囲の時間でランダムに時間分散して発呼させる。例えば、再度乱数を生成しその時間待機してから発呼する、といった方法でよい。これは、期待した端末だけが発呼したとしても、一度に複数呼を接続処理するのは網にとって負荷となるため、それを防ぐ効果がある。また、発呼したとしても、網やセンタ側で着信ができない場合もあり得る。その場合は次の発呼確率値Ｐ１の受信待機状態に遷移する。
【００２４】
接続が完了しデータ送信が完了すると、接続した端末は処理を終了する。完了しなかった場合は、次の発呼確率値Ｐ１の受信待機状態に遷移する。そして、センタ１側では接続した端末からのデータの受信を行う。
【００２５】
今回の発呼確率で発呼した端末から発呼に要する時間等を考慮した受付時間までは受付けを行い、その受付時間を経過すると受付を終了し、着信数をカウントする。受付時間は、集約対象端末で発呼確率を受信した時点から時間分散して最も遅く発呼する時点までに要する時間を最小値として、適切な値を設定する。この時間が長いと集約サイクルが長くなるので、できるだけ最小値に近い値が望ましい。今回のカウントした着信数を今回の発呼確率で割ることにより、今回の集約端末数を算出し、記録する。
【００２６】
次に前回までに予測した集約対象数を抽出し、増加傾向にあるかを判定する。例えば、連続して増加している状態を判定し、増加傾向の場合は数学的な近似手法により、それ以外の場合は過去数回の平均値により求まる値から既に集約済みの数を引いた残りを次回の集約対象数として算出する。窓口数などの期待する着信数をこの集約対象端末数で割ることで次回の発呼確率値Ｐ１を決定する。決定した発呼確率値Ｐ１を放送し、発呼確率値Ｐ０と同様にして繰り返し行う。
以上により、増加傾向に対応した集約を行うことができる。
【００２７】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、集約対象数の増減の傾向を判定し、増加傾向にある場合数学的な近似方法を用いて発呼確率値を決定しているので、発呼する端末が増加するような状況においても輻輳を抑えた効率的なデータ集約が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来の集約対象数の予測方法を説明するための線図である。
【図２】本発明による集約対象数の予測方法を説明するための線図である。
【図３】放送局のセンタの一例の構成を示す線図である。
【図４】端末の一例の構成を示す線図である。
【図５】本発明によるデータ集約方法のシーケンスを示す図である。
【図６】発呼確率値を算出するシーケンスを示す図である。
【符号の説明】
１放送局のセンタ
２放送部
３データ受信部
４回線網
５端末
１１データ送受信手段
１２着信カウンタ
１３クロック発生部
２１端末数予測手段
２２記憶部
２３発呼確率値決定手段
２４発呼確率値放送手段[0001]
[Industrial application fields]
The present invention relates to a data aggregation method and a data aggregation system, and more particularly, from an unspecified number of terminals to a broadcasting station without using an unnecessary burden on the network and making full use of the processing capability of the center window of the broadcasting station. The present invention relates to a data aggregation method and a data aggregation system for efficiently aggregating data transmitted to other centers.
[0002]
[Prior art]
With the start of digital broadcasting, there are an increasing number of programs that aggregate viewer responses to broadcast stations in real time. For example, in a viewer-participation-type quiz, a program has already started in which a viewer also participates in a broadcast quiz program at the same time, and the results of answering are aggregated at a broadcasting station and the ranking is announced. At this time, if the participating viewers try to send answers to the broadcast station at once, a serious problem occurs that the public network is congested.
[0003]
For purposes of explanation, the following terms are defined:
[Participating terminals (number of participating terminals)]
This refers to a terminal (number of terminals) that participates in a program such as a quiz, holds data to be transmitted to a broadcasting station such as an answer, and completes or is scheduled to complete transmission.
[Aggregation target terminals (number of aggregation targets)]
Among participating terminals, it means a terminal (number of terminals) that has not yet transmitted data.
[Number of windows]
The number of modems prepared on the broadcasting station side in order to respond to the connection from the terminal. If a call exceeds the number of contacts at a certain moment, the call is lost.
[0004]
In order to solve such a problem, a method is used in which random numbers are generated for each aggregation target terminal to be called, and the time is randomly distributed after waiting for a proportional time. In this method, the number of objects to be aggregated is adjusted according to a preset random number width. Therefore, if this random number width setting is not appropriate, congestion will occur or conversely there will be fewer calls and a window will be opened. There is a problem that it becomes inefficient without being used and takes more time than necessary for aggregation.
[0005]
For such problems, Japanese Patent No. 3089316 or Japanese Patent Application Laid-Open No. 11-155141 describes an aggregation method by dynamic control from a broadcasting station. In this method, the center of the broadcasting station broadcasts a probability value for calling (calling probability value) to the aggregation target terminals, and each of the aggregation target terminals that receives the generated random number generates a random number. If the call probability value is less than or equal to the call probability value, a call is made; otherwise, the process waits until the next call probability value is received. On the broadcasting station side, the number of calls received in the broadcast of the call probability value is totaled to estimate the total number of objects to be aggregated. Then, the next call probability value is calculated from the estimated remaining number of aggregation targets and the number of windows, and broadcasted. Efficient aggregation is realized by repeating this process.
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
According to the above method, even if there is a slight increase / decrease in the number of aggregation targets, this increase / decrease can be followed by broadcasting the next call probability value and estimating the total number of aggregation targets anew. However, this increase / decrease is large. For example, when there are incoming calls exceeding the number of windows, the number of aggregated objects cannot be accurately estimated if the total number of aggregated terminals that have made calls cannot be counted. As a result, a congestion state may be caused.
[0007]
Also, in the above method, the number of incoming calls is counted immediately after the terminal makes a call and arrives at the center, or after a certain period of time after the call arrives. In some cases, it may be necessary to retransmit. The terminals that need to be retransmitted in this way must remain in the number of aggregation targets, which may cause an error in the estimation of the number of aggregation targets.
[0008]
Therefore, an object of the present invention is to provide a data aggregation method that can more accurately estimate the number of objects to be aggregated and effectively prevent the occurrence of congestion.
[0009]
[Means for Solving the Problems]
The present invention has been made in view of the above problems, and in a situation where the number of objects to be aggregated changes, the approximation method is applied to the number of incoming calls up to the previous time when the trend is increasing, and the past number when the trend is decreasing. The next aggregation target number is predicted based on the average from the number of incoming calls. Further, when the number of objects to be aggregated tends to increase, the broadcast cycle of the call probability value is set shorter than the initial value, and in other cases, the broadcast is performed with the initial value set. As described above, the accuracy of aggregation can be further improved.
[0010]
In general, the number of objects to be aggregated is not constant and increases or decreases with time. Therefore, even if the remaining number of objects to be aggregated can be accurately estimated based on the call probability value and the incoming call count at a certain point in time, it rapidly increases at the time of the next control, far exceeding the predicted number of calls. There is a possibility that. Therefore, when the number of aggregation targets tends to increase, the broadcast cycle of the call probability value is shorter than the initial value, and by performing call control of a small number of aggregation target terminals, fine control is possible, and the accuracy of aggregation control Can be raised.
[0011]
In addition, by applying an approximation method such as primary approximation or quadratic approximation to the number of aggregation targets estimated from the data of the past several times, the number of aggregation targets that can be expected for the next increase can be predicted more accurately. . This applies to increasing trends that require more accurate predictions. On the other hand, when there is a tendency to decrease, the predicted value by the approximation method may be smaller than the actual value, and there is a high risk that congestion or reception will be impossible. Therefore, in the case of a decreasing trend, the approximation method is not applied, and the prediction is based on the average of the past several times. In this way, more appropriate control is possible by changing the prediction method of the number of objects to be aggregated depending on each of the increasing tendency and the decreasing tendency.
[0012]
[Action]
1 and 2 are diagrams for explaining the principle of the present invention, FIG. 1 shows a conventional method, and FIG. 2 shows a method according to the present invention.
First, FIG. 1 of the conventional method will be described. In FIG. 1, the horizontal axis indicates time (time), and the vertical axis indicates the number of objects to be aggregated, that is, the number of terminals that have not yet transmitted data among participating terminals. At time t0, a predicted value K (t1) of the aggregation target number at the next time t1 is calculated from the number of incoming calls r (to) at that time. Also at time t1, using the number of incoming calls r (t1) at that time, a predicted value K (t2) of the number of objects to be aggregated at the next time t2 is calculated. At time t2, assuming that all the windows are closed, the predicted value K (t3) is calculated as the number of incoming calls r (t2), which is the same value as the number of windows. However, even if more aggregation target terminals are actually calling, the actual number of aggregation targets cannot be estimated because the number of calls cannot be grasped on the center side. Therefore, at time t3, the actual number of objects to be aggregated is much larger than estimated, so call loss may occur and congestion may occur.
[0013]
On the other hand, as shown in FIG. 2, in the method according to the present invention, the change trend, that is, the increase or decrease trend, and the change, that is, the increment, using the numbers G (t 0) and G (t 1) at time t 0 and t 1 Alternatively, the decrease Δ (G (t1) −G (t0)) is grasped, and the aggregation target number G (t2) at time t2 is predicted in consideration of this increment. The prediction of the increase may be a condition judgment such as G (s) / G (s-2)> constant as well as a comparison of the number of aggregation targets such as G (s-2) <G (s-1) <G (s). If it is determined that there is an increasing tendency, the call probability value p (t) for G (t2) is set small, and control is performed so that the number of calls is less than the number of windows. In addition, the broadcast cycle to the aggregation target terminal is shortened by the amount the call probability value is set to be small. By setting in this way, it is possible to grasp all the number of calls without giving a call loss, and to estimate the number of objects to be aggregated at that time more accurately. By repeating this process, even when the number of objects to be aggregated increases, it is possible to control correctly without call loss.
[0014]
Hereinafter, the method of the present invention shown in FIG. 2 will be described in more detail. As an approximation method, applying a mathematical approximation measurement method is an effective means, but here, for the sake of explanation, a simple estimation method using linear approximation will be used.
[0015]
G (t3) is calculated at time t2 where G (t) is the aggregation target number estimated from the call probability value p (t) at time t and the actual number of incoming calls r (t). To do. At time tl, the difference between G (t0) and G (t1) is set to a range that can be handled by the conventional method. However, the difference between G (t1) and G (t2) is large, and it is determined that the trend is increasing. For example, G (t0) <G (t1) <G (t2) where G (t2) / G (t0)> 1.2 is satisfied. Here, it is assumed that the number r (t2) of incoming calls at time t2 is within the range in which incoming calls can be made, and this handling method will be described later.
[0016]
If G (tl) to G (t3) are linearly increased and the time intervals between tl to t2 and t2 to t3 are the same, G (t3) is an increment Δ (G (t2) −G ( It will increase by tl)). That is,

It is.
Also, assuming that the number of incoming calls expected to be aggregated with respect to the call probability p (t) is h (t), the aggregation target number V (t), and the number Σr (t) aggregated by time t,
V (t) = G (t) −Σr (t−1)
p (t) = h (t) ÷ V (t)
Thus, the next call probability can be obtained.
[0017]
Also, in order to prevent a sudden increase in calls at time t2, the call probability is reduced and at the same time the broadcast cycle is shortened. For example, in the case of the call probability value P in the aggregation target number G, the contact number W, and the broadcast cycle initial value B, the call probability value P / 2 and the broadcast cycle are equal to or longer than the minimum required time until the terminal is connected. It is set to be a number B / 2 multiplied by a ratio equivalent to the call probability.
[0018]
【Example】
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
[First embodiment]
3 to 6 show the system configuration and sequence of the first embodiment of the present invention. FIG. 3 is a diagram showing the overall configuration including the configuration of the center of the broadcasting station. FIG. FIG. 5 is a diagram illustrating an example configuration, FIG. 5 is a sequence diagram for explaining the principle of the present invention, and FIG. 6 is a diagram illustrating a sequence for calculating a call probability value. Referring to FIG. 3, the center 1 of the broadcasting station includes a broadcasting unit 2 that broadcasts a call probability value and a data receiving unit 3 that receives data transmitted from a terminal. The data receiving unit 3 is connected to the terminals 5a to 5n via the line network 4. Data transmitted from the terminals 5 a to 5 n is received by the data receiving means 11 of the data receiving unit 3 of the center 1 via the network 4, and the received data is collected at the center 1. The data receiving unit 3 includes an incoming call counter 12 and a clock generation unit 13, and counts the number of incoming calls r (t) in which data transmitted from the terminal is received within a predetermined time. The received data from the terminal is totaled by a data totaling device (not shown) and used for various processes.
[0019]
The counted number of incoming calls is transmitted to the terminal number predicting means 21 of the broadcasting unit 2. The counted number of incoming calls is also supplied to the storage means 22, and is stored as a history together with the call probability value and the number of aggregation targets, which is the number of terminals estimated for each broadcast. The terminal number predicting means 21 is also supplied with a call probability value from the storage unit 22 for each broadcast time. Then, the terminal number prediction means 21 uses the number of incoming calls and the call probability value, for example, to estimate the total number of terminals to be aggregated at the present time by dividing the current call number by the current call probability value. Can do.
[0020]
The number of terminals to be aggregated obtained by the terminal number predicting means 21 is supplied to the call probability value determining means 23. This call probability value determining means 23 has a determination means (not shown) for determining the tendency of increase / decrease in the number of aggregation targets from the change in the number of aggregation targets up to the previous time, and determines the increase / decrease tendency in the number of aggregation targets. Then, the next call probability value is determined based on the determination result. When the number of objects to be aggregated tends to increase, the next number of objects to be aggregated is calculated using the mathematical approximation method described above. On the other hand, when the number of objects to be aggregated tends to decrease, the number of objects to be aggregated is predicted using the average value of the past several times in the previous or previous time. The call probability value determined in this way is supplied to and stored in the storage unit 22 and is also supplied to the call probability value broadcasting means 24 to be broadcast to the terminals 5a to 5n via the line network 4.
[0021]
FIG. 4 is a diagram illustrating an exemplary configuration of a terminal. The viewer of the television program inputs data that is an answer to the program to participate using, for example, the remote controller 30. The input data is detected by the transmission request detection unit 31 and stored in the transmission data storage unit 32. The transmission request detection unit 31 also supplies the call probability value acquisition unit 33 that there has been a transmission request. The call probability value transmitted from the center of the broadcasting station is received by the broadcast receiving means 34 and supplied to the call probability value acquiring means 33. The call probability value acquisition means 33 receives the transmission request transmitted from the transmission request detection means 31 and the call probability value transmitted from the broadcast reception means 34 and supplies these information to the call determination means 35. The call probability value acquisition unit 33 notifies the random number generation unit 36 that the call probability value has been acquired, and the random number generation unit generates a random number every time the notification is received and supplies it to the call determination unit 35. . Calling determining means 35 compares the random number and the generated call probability value, and notifies the data transmitting unit 37 that the following cases acquired random number call probability value was generated was to be a call operation . The data transmission unit 37 receives the call notification from the call determination unit and transmits the viewer data stored in the transmission data storage unit 32 to the center of the broadcasting station via the communication network 4.
[0022]
Next, the sequence of the data aggregation method will be described with reference to FIGS. First, the center 1 generates the initial value P0 of the call probability value by dividing the predicted number of incoming calls by the number of objects to be aggregated, and broadcasts it to all the terminals 5a to 5n all at once. The aggregation target number is set based on a value predicted from, for example, the previous program participation number, audience rating, and the number of compatible terminals shipped. The expected number of incoming calls is set to be equal to or less than the number of windows W, but since the number of objects to be aggregated is uncertain for the first time, it can be suppressed to about half or 1/3 of the window.
[0023]
Each terminal 5a to 5n generates a random number R0 when it receives the call probability value P0. If the relationship between the random number R0 and the call probability value P0 is R0 <P0, it makes a call, otherwise Transits to the reception standby state of the next call probability value P1. When a call is made, the call is not made immediately, but is made by randomly distributing time over a predetermined range of time. For example, a method may be used in which a random number is generated again and a call is made after waiting for that time. Even if only the expected terminal makes a call, since it is a load on the network to connect a plurality of calls at a time, there is an effect of preventing it. Even if a call is made, there may be cases where the network or center cannot receive the call. In that case, the state transits to the reception standby state of the next call probability value P1.
[0024]
When the connection is completed and the data transmission is completed, the connected terminal ends the process. If not completed, the state transits to a reception standby state for the next call probability value P1. The center 1 receives data from the connected terminal.
[0025]
The terminal accepts the call from the terminal that made the call with the current call probability until the reception time taking into consideration the time required for the call, and when the reception time elapses, the reception is terminated and the number of incoming calls is counted. The reception time is set to an appropriate value with the minimum time required from the time when the call probability is received at the aggregation target terminal to the time when the call is delayed the latest. If this time is long, the aggregation cycle becomes long, so a value as close to the minimum value as possible is desirable. By dividing the number of incoming calls counted this time by the current call probability, the number of current aggregate terminals is calculated and recorded.
[0026]
Next, the number of aggregation targets predicted up to the previous time is extracted, and it is determined whether or not there is an increasing tendency. For example, the state of increasing continuously is determined, and if there is an increasing trend, the mathematical approximation method is used. In other cases, the remaining value is obtained by subtracting the number already aggregated from the average value of the past several times. Is calculated as the next aggregation target number. The next call probability value P1 is determined by dividing the expected number of incoming calls such as the number of windows by the number of aggregation target terminals. The determined call probability value P1 is broadcast and repeated in the same manner as the call probability value P0.
As described above, aggregation corresponding to the increasing tendency can be performed.
[0027]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, since the trend of increase / decrease in the number of objects to be aggregated is determined and the call probability value is determined using a mathematical approximation method when there is an increase trend, the terminal that makes the call Even in a situation where the number of data increases, efficient data aggregation with reduced congestion is possible.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram for explaining a conventional method of predicting the number of objects to be aggregated.
FIG. 2 is a diagram for explaining a method of predicting the number of objects to be aggregated according to the present invention.
FIG. 3 is a diagram showing a configuration of an example of a broadcasting station center.
FIG. 4 is a diagram showing a configuration of an example of a terminal.
FIG. 5 is a diagram showing a sequence of a data aggregation method according to the present invention.
FIG. 6 is a diagram showing a sequence for calculating a call probability value.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Broadcasting station center 2 Broadcasting part 3 Data receiving part 4 Line network 5 Terminal 11 Data transmission / reception means 12 Incoming counter 13 Clock generation part 21 Terminal number prediction means 22 Storage part 23 Call probability value determination means 24 Call probability value broadcast means

Claims

A data aggregation method for aggregating data transmitted from an unspecified number of terminals via a public network to a center of a broadcasting station,
Setting an initial value of the call probability value;
Broadcasting the call probability value at a set broadcast interval for the terminals to be aggregated;
Receiving terminal data in response to an incoming call from the terminal;
Counting the number of incoming calls at a terminal that received data within a predetermined time;
Storing the call probability value and the number of incoming calls for each call probability broadcast, and the number of objects to be aggregated as a history;
Determining whether the number of objects to be aggregated tends to increase or decrease from a time-series change in the number of objects to be aggregated stored as the history ;
Predicting the next aggregation target number based on the determination result;
A step of setting a call probability value to be broadcast next time, based on the predicted number of objects to be aggregated next time and the number of incoming calls expected in the next call,
When the determination result in the determination step is increasing, the next aggregation target number is predicted by a mathematical approximation method from the time series change of the past aggregation target number, and the broadcast interval of the call probability value is set to be shortened When the determination result is other than an increasing trend, the next aggregation target number is predicted based on the average of the past several times, and the broadcast interval of the call probability value is maintained as it is.

The data aggregation method according to claim 1, wherein the mathematical approximation method is a method of linearly approximating a time series change in the number of aggregation targets.

A data aggregation device that aggregates data transmitted from an unspecified number of terminals via a public network to a window of a broadcasting station center,
Means for setting an initial value of the call probability value;
Means for broadcasting the call probability value at a broadcast interval set for the terminals to be aggregated;
Means for receiving terminal data in response to an incoming call from the terminal;
Means for counting the number of incoming calls at a terminal for which data has been received within a predetermined time;
Means for storing the call probability value and the number of incoming calls for each call probability broadcast, and the number of objects to be aggregated as a history;
Means for determining whether the number of objects to be aggregated tends to increase or decrease from the time series change of the number of objects to be aggregated stored as the history;
Means for predicting the next aggregation target number based on the determination result;
A means for setting a call probability value to be broadcast next time, from the predicted number of objects to be aggregated next time and the number of incoming calls expected in the next call,
When the determination result in the determination means is increasing, the next aggregation target number is predicted by a mathematical approximation method from the time series change of the past aggregation target number, and the broadcast interval of the call probability value is set to be shortened When the determination result is other than an increasing tendency, the next aggregation target number is predicted based on the average of the past several times, and the broadcast interval of the call probability value is maintained as it is .

The mathematical approximation method is a method of linearly approximating a time series change in the number of objects to be aggregated. Three The data aggregation device described in 1.