JP5509727B2 - 情報処理システム、情報処理装置、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理システム、情報処理装置、及びプログラムに関する。

複数の情報要素を対象とした処理を実行する情報処理システムがある。具体例として、特許文献１，２及び３には、互いにリンクされた複数のノード（互いに引用関係が成立しうる複数の文書データなど）を対象として、ニューラルネットワークモデルによるデータ分析を行うシステムが開示されている。

このような複数の情報要素に対する処理を実行する際には、これらの情報要素を複数の情報処理部に割り当てることによって、分散処理を行うことが考えられる。この場合に、各情報要素をいずれか一つの情報処理部にしか割り当てないこととすると、一つの情報処理部に障害が発生しただけで、当該情報処理部に割り当てられた情報要素に対する処理が実行できなくなってしまう。そこで、一つの情報要素を複数の情報処理部に重複して割り当てることが検討されている。こうすれば、いずれかの情報処理部に障害が生じた場合であっても、同じ情報要素が割り当てられた他の情報処理部によって、当該情報要素に対する処理が実行できる。

特開２００６−１３３８４４号公報 特開２００６−２４３８０４号公報 特開２００７−２４１４５９号公報

本発明は、処理対象となる複数の情報要素を複数の情報処理部に割り当てる場合に、各情報処理部の処理負荷の偏りが生じにくくなるように、新たに追加される情報要素を情報処理部に割り当てることのできる情報処理システム、情報処理装置、及びプログラムを提供することを目的とする。

請求項１記載の発明は、情報処理システムであって、情報要素群に含まれる複数の情報要素のうち、自身に割り当てられた情報要素に対する処理をそれぞれ実行する複数の情報処理部と、前記情報要素群に新たに追加される情報要素を、前記複数の情報処理部のうち、一部複数の情報処理部に割り当てる割り当て手段と、前記新たに追加される情報要素を割り当てる前記一部複数の情報処理部を、前記複数の情報処理部のそれぞれに割り当てられた情報要素の利用度に関する情報を用いて確率的に決定する決定手段と、を含むことを特徴とする。

請求項２記載の発明は、請求項１記載の情報処理システムであって、前記決定手段は、前記複数の情報処理部のそれぞれについて、当該情報処理部に割り当てられた情報要素の利用度に関する指標値を取得し、当該取得した指標値を用いて算出した確率に従って、当該情報処理部に前記新たに追加される情報要素を割り当てるか否か決定することを特徴とする。

請求項３記載の発明は、請求項２記載の情報処理システムであって、前記複数の情報要素のそれぞれは、前記情報要素群に含まれる他の１又は複数の情報要素と関連づけられており、前記決定手段は、前記利用度に関する指標値として、前記複数の情報処理部のそれぞれに割り当てられた情報要素が関連づけられた他の情報要素の数に関する数値を取得することを特徴とする。

請求項４記載の発明は、請求項２記載の情報処理システムであって、前記決定手段は、前記利用度に関する指標値として、前記複数の情報要素のそれぞれに割り当てられた情報要素が利用者によって利用される頻度に関する数値を取得することを特徴とする。

請求項５記載の発明は、情報処理装置であって、情報要素群に含まれる複数の情報要素のうち、自身に割り当てられた情報要素に対する処理をそれぞれ実行する複数の情報処理部に接続され、前記情報要素群に新たに追加する情報要素を、前記複数の情報処理部のうち、一部複数の情報処理部に割り当てる割り当て手段と、前記新たに追加される情報要素を割り当てる前記一部複数の情報処理部を、前記複数の情報処理部のそれぞれに割り当てられた情報要素の利用度に関する情報を用いて確率的に決定する決定手段と、を含むことを特徴とする。

請求項６記載の発明は、情報要素群に含まれる複数の情報要素のうち、自身に割り当てられた情報要素に対する処理をそれぞれ実行する複数の情報処理部に接続されるコンピュータを、前記情報要素群に新たに追加する情報要素を、前記複数の情報処理部のうち、一部複数の情報処理部に割り当てる割り当て手段、及び前記新たに追加される情報要素を割り当てる前記一部複数の情報処理部を、前記複数の情報処理部のそれぞれに割り当てられた情報要素の利用度に関する情報を用いて確率的に決定する決定手段、として機能させるためのプログラムである。

請求項１、５及び６記載の発明によれば、処理対象となる複数の情報要素を複数の情報処理部に割り当てる場合に、各情報処理部の処理負荷の偏りが生じにくくなるように、新たに追加される情報要素を情報処理部に割り当てることができる。

請求項２記載の発明によれば、各情報処理部の利用度に応じて、複数の情報処理部それぞれに新たに追加される情報要素を割り当てるか否か決定することができる。

請求項３記載の発明によれば、複数の情報要素が互いに関連づけられている場合に、各情報処理部に割り当てられた情報要素が他の情報要素とどの程度関連づけられているかに応じて、新たに追加される情報要素を割り当てる情報処理部を決定できる。

請求項４記載の発明によれば、各情報処理部に割り当てられた情報要素が利用される頻度に応じて、新たに追加される情報要素を割り当てる情報処理部を決定できる。

本発明の実施の形態に係る情報処理システムの概略構成を示す構成図である。 要素割り当て装置が実現する機能を示す機能ブロック図である。 各要素処理装置に割り当てられる情報要素間のリンクを概念的に示す図である。 シミュレーションの対象とした情報要素のリンク数の分布を示す図である。 シミュレーションの結果得られた要素処理装置の利用度値の分布を示す図である。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。

図１は、本実施形態に係る情報処理システム１の概略構成を示す構成図である。同図に示されるように、情報処理システム１は、複数の要素処理装置２と、要素割り当て装置３と、を含んで構成されており、各装置は、ローカルエリアネットワーク等の通信手段を介して、相互にデータ通信可能に接続されている。情報処理システム１は、情報要素群Ｇに含まれる複数の情報要素Ｅを処理対象として、各情報要素Ｅに対して予め定められた情報処理を実行する。

要素処理装置２は、サーバコンピュータ等の情報処理装置である。各要素処理装置２には、情報要素群Ｇに含まれる複数の情報要素Ｅのうちの一部の情報要素Ｅが割り当てられ、各要素処理装置２は、自分自身に割り当てられた複数の情報要素Ｅに対する処理を実行する。なお、本実施形態では、合計Ｎ個の要素処理装置２が情報処理システム１に含まれることとし、各要素処理装置２を要素処理装置２（１），２（２），・・・，２（Ｎ）と表記する。

要素割り当て装置３は、サーバコンピュータ等の情報処理装置であって、情報要素群Ｇに新たな情報要素Ｅが追加される場合に、当該追加される情報要素Ｅ（以下、追加要素Ｅａと表記する）を、複数の要素処理装置２のうちのいずれか複数に割り当てる。要素割り当て装置３は、図１に示されるように、制御部１１と、記憶部１２と、通信部１３と、を含んで構成される。

制御部１１は、例えばＣＰＵ等のプログラム制御デバイスであって、記憶部１２に記憶されるプログラムに従って各種の情報処理を実行する。本実施形態において制御部１１が実行する処理の内容については、後述する。

記憶部１２は、例えばＲＡＭやＲＯＭ等のメモリ素子を含んで構成され、制御部１１が実行するプログラムや各種のデータを記憶する。また、記憶部１２は制御部１１のワークメモリとしても機能する。

通信部１３は、例えばＬＡＮカード等の通信インタフェースであって、通信ネットワークを介して要素処理装置２との間でデータの送受信を行う。

ここで、本実施形態において処理対象となる情報要素Ｅ、及び当該情報要素Ｅに対して要素処理装置２が実行する処理の具体例について、説明する。

本実施形態において、各情報要素Ｅは、情報要素群Ｇに含まれる他の情報要素Ｅと関連づけられた（すなわち、リンクされた）情報である。具体的に、例えば情報要素Ｅが技術文献等の文書データである場合、各文書は、引用及び被引用という関係で他の文書とリンクしている。このように互いにリンクされた複数の情報要素Ｅ（ノード）からなる要素ネットワークは、スケールフリー性と呼ばれる性質を示す場合がある。要素ネットワークがスケールフリー性を持っている場合、そのリンク数の分布は、リンク数の平均値を中心としたピークが存在するガウス分布ではなく、以下に示されるような逆べき分布にしたがう。
ｐ（ｋ）〜１／ｋ^γ
ここで、ｋは各情報要素Ｅのリンク数（すなわち、各情報要素Ｅに関連づけられた他の情報要素Ｅの数）を表す変数であって、ｐ（ｋ）はリンク数がｋである情報要素Ｅの数（頻度値）を示している。このような分布に従うネットワークでは、特定少数の情報要素Ｅ（いわゆるハブ）が他の多数の情報要素Ｅとリンクされる一方、ほとんどの情報要素Ｅは少数の情報要素Ｅとの間でしかリンクされないことになる。例えば情報要素Ｅが文書データの場合、少数の文書は重要文献として他の多くの文書から引用されるが、ほとんどの文書は他の文書からそれほど引用されるわけではない。そのため、各文書が他の文書から引用される数（リンク数）の分布は、スケールフリー性を示すことになる。

本実施形態に係る情報処理システム１は、このような性質を持つ情報要素Ｅを複数の要素処理装置２に割り当てることによって、各情報要素Ｅに対する処理を実行する。具体的に本実施形態では、情報処理システム１は、情報要素群Ｇに含まれる複数の情報要素Ｅに対して、ニューラルネットワークモデルによるデータ分析処理を実行する。この場合、複数の要素処理装置２のそれぞれは、ニューラルネットワークにおけるニューロンとして機能し、当該要素処理装置２に割り当てられた各情報要素Ｅの状態を表す情報を保持している。そして、互いにリンクされた一対の情報要素Ｅのそれぞれが割り当てられた２つの要素処理装置２は、ニューラルネットワークにおけるシナプスリンクによって接続される。

例えば情報要素Ｅ１と情報要素Ｅ２とが互いにリンクしており、情報要素Ｅ１が要素処理装置２（１）に、情報要素Ｅ２が要素処理装置２（２）にそれぞれ割り当てられているとする。この場合、要素処理装置２（１）と要素処理装置２（２）とはシナプスリンクによって接続されることになる。要素処理装置２（１）と要素処理装置２（２）との間のシナプスリンク数は、それぞれに割り当てられた情報要素Ｅ間のリンクの数によって決定される。すなわち、要素処理装置２（１）に割り当てられた複数の情報要素Ｅのうち、ｎ個の情報要素Ｅが要素処理装置２（２）に割り当てられたいずれかの情報要素Ｅとリンクしている場合、要素処理装置２（１）と要素処理装置２（２）との間のシナプスリンク数はｎになる。

このシナプスリンクを用いて、各要素処理装置２は、自分自身に割り当てられた情報要素Ｅの状態を変化させる処理（以下、活性伝播処理という）を行う。具体的に、各要素処理装置２は、自分自身との間にシナプスリンクが存在する他の要素処理装置２における状態の変化に応じて、自分自身に割り当てられた情報要素Ｅの状態を変化させる。このような活性伝播処理は、例えば特許文献１〜３に開示される方法で実現されてよい。これにより、情報要素群Ｇに含まれる情報要素Ｅのデータ分析が行われる。

特に本実施形態では、情報要素群Ｇに含まれる情報要素Ｅのそれぞれは、一つの要素処理装置２だけに割り当てられるのではなく、情報処理システム１に含まれる全ての要素処理装置２から選出された複数の要素処理装置２のそれぞれに対して割り当てられる。すなわち、情報要素群Ｇに含まれる各情報要素Ｅは、いずれも２つ以上の要素処理装置２に割り当てられることになる。そのため、仮にいずれかの要素処理装置２に障害が発生したとしても、当該要素処理装置２に割り当てられていた情報要素Ｅは他の要素処理装置２にも割り当てられているので、情報処理システム１全体としては、特定の情報要素Ｅに対する処理が実行されなくなってしまうことがなくなる。

ただし、情報要素群Ｇが前述したようにスケールフリー性を示すネットワークを構成している場合、一部の情報要素Ｅは多数の情報要素Ｅとリンクされてハブとなっている。そのため、各情報要素Ｅを完全に無作為に各要素処理装置２に割り当てることとすると、要素処理装置２ごとの処理負荷に偏りが生じるおそれがある。すなわち、ハブとなる情報要素Ｅが割り当てられた要素処理装置２は、当該情報要素Ｅが頻繁に活性伝播処理の対象とされる結果、このような情報要素Ｅが割り当てられない要素処理装置２と比較して処理負荷が大きくなる。このような状態になってしまうと、情報処理資源が効率的に利用されなかったり、一部の要素処理装置２に障害が発生した場合に、他の要素処理装置２に障害が発生した場合より大きな影響がシステム全体に発生したりするなどの問題が生じるおそれがある。そこで本実施形態では、要素割り当て装置３が、各要素処理装置２に割り当て済みの情報要素Ｅの利用度に関する情報を用いて、追加要素Ｅａをどの要素処理装置２に割り当てるかを確率的に決定する。以下、本実施形態において要素割り当て装置３が実行する処理について、説明する。

要素割り当て装置３は、機能的に、図２に示すように、追加要素受け入れ部２１と、割り当て装置決定部２２と、追加要素割り当て部２３と、を含んで構成される。これらの機能は、制御部１１が記憶部１２に格納されたプログラムを実行することにより実現される。このプログラムは、光ディスク等のコンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体に格納されて提供されてもよいし、インターネット等の通信手段を介して要素割り当て装置３に提供されてもよい。

追加要素受け入れ部２１は、情報要素群Ｇに新たに追加されるべき追加要素Ｅａの指定を受け入れる。具体的に、例えば追加要素受け入れ部２１は、利用者からの操作入力によって、追加要素Ｅａに関する情報を受け入れる。

割り当て装置決定部２２は、追加要素受け入れ部２１が受け入れた追加要素Ｅａを、情報処理システム１に含まれる複数の要素処理装置２のうちのどの要素処理装置２に割り当てるかを決定する。なお、以下では、この割り当て装置決定部２２によって決定される追加要素Ｅａの割り当て先の要素処理装置２を、割り当て対象装置という。

本実施形態において、割り当て装置決定部２２は、割り当て対象装置を決定するために用いる情報を各要素処理装置２から取得する。具体的に、割り当て装置決定部２２は、各要素処理装置２から、当該要素処理装置２に対して割り当て済みの情報要素Ｅの利用度に関する指標値を取得する。以下では、要素処理装置２（ｎ）についての利用度に関する指標値を、利用度値Ｓ（ｎ）と表記する。利用度値Ｓ（ｎ）は、対象となる要素処理装置２（ｎ）に対して割り当て済みの各情報要素Ｅがどの程度利用されるか（すなわち、どの程度処理の対象となるか）を示す数値情報である。

本実施形態では、要素処理装置２（ｎ）と他の要素処理装置２それぞれとの間に存在するシナプスリンクの数の合計値を、利用度値Ｓ（ｎ）として用いることとする。ここで、要素処理装置２（ｎ）に割り当てられた情報要素Ｅの一つについて、当該情報要素Ｅにリンクされた各情報要素Ｅが割り当てられた要素処理装置２の数を合算した値を、当該情報要素Ｅ一つあたりの利用度値（要素利用度値）とする。要素処理装置２（ｎ）全体の利用度値Ｓ（ｎ）は、この要素利用度値を、要素処理装置２（ｎ）に割り当てられた全ての情報要素Ｅについて合算した値となる。利用度値Ｓ（ｎ）の値が大きければ大きいほど、要素処理装置２（ｎ）に割り当てられた情報要素Ｅは他の要素処理装置２に割り当てられた情報要素Ｅとリンクされていることになり、それゆえ要素処理装置２（ｎ）に割り当てられた情報要素Ｅが活性伝播処理の対象となる頻度が大きくなると推定される。

一例として、要素処理装置２（１）には情報要素Ｅ１及び情報要素Ｅ２が割り当てられており、情報要素Ｅ１は情報要素Ｅ３及び情報要素Ｅ４という２つの情報要素Ｅとリンクされていることとする。また、情報要素Ｅ３は計３台、情報要素Ｅ４は計４台の要素処理装置２に割り当てられているとする。この場合、情報要素Ｅ１の要素利用度値は７（＝３＋４）となる。さらに、情報要素Ｅ４の要素利用度値は１０である場合、要素処理装置２（１）全体の利用度値Ｓ（１）は、１７（＝７＋１０）と算出される。図３は、この例において要素処理装置２（１）に設定されるシナプスリンクの一部を概念的に示す模式図である。

割り当て装置決定部２２は、こうして取得された各要素処理装置２の利用度値Ｓを用いて、当該要素処理装置２に対して追加要素Ｅａを割り当てるか否かを決定する。具体的に、割り当て装置決定部２２は、全ての要素処理装置２の利用度値Ｓの逆数１／Ｓの平均値＜１／Ｓ＞を算出する。そして、この平均値＜１／Ｓ＞と要素処理装置２（ｎ）の利用度値Ｓ（ｎ）とを用いて、要素処理装置２（ｎ）に追加要素Ｅａを割り当てるか否か決定するための確率Ｐ（ｎ）を算出する。

本実施形態では、確率Ｐ（ｎ）を以下の計算式によって算出することとする。
Ｐ（ｎ）＝（ｐ／Ｓ（ｎ））／＜１／Ｓ＞
ここで、ｐは０＜ｐ＜１の条件を満たす予め定められた定数値である。割り当て装置決定部２２は、例えば、乱数生成関数により生成した０から１までの範囲の乱数値とこの確率Ｐ（ｎ）とを比較することによって、乱数値が確率Ｐ（ｎ）以下の場合に要素処理装置２（ｎ）を割り当て対象装置として選出し、乱数値がＰ（ｎ）を超える場合には要素処理装置２（ｎ）を割り当て対象装置にはしないこととする。このような処理を全ての要素処理装置２について実行することによって、最終的に追加要素Ｅａを割り当てるべき複数の割り当て対象装置が決定される。

このようにして割り当て対象装置を決定することで、利用度値Ｓが全体の平均より大きな要素処理装置２ほど割り当て対象装置として選出されにくく、利用度値Ｓが平均より小さな要素処理装置２ほど割り当て対象装置として選出されやすくなる。すなわち、比較的処理負荷の小さいと推定される要素処理装置２ほど、優先的に割り当て対象装置として選出される可能性が高くなる。なお、このような計算式によって算出された確率Ｐ（ｎ）を用いて各要素処理装置２を割り当て対象装置にするか否か決定した場合、全体として、Ｎ個の要素処理装置２のうち、平均（Ｎ・ｐ）個の要素処理装置２が割り当て対象装置として選出されることが期待される。

追加要素割り当て部２３は、割り当て装置決定部２２によって決定された複数の割り当て対象装置に対して、実際に追加要素Ｅａを割り当てる処理を行う。具体的に、追加要素割り当て部２３は、追加要素Ｅａとリンクされる情報要素Ｅを割り当て済みの全ての要素処理装置２に対して、追加要素Ｅａの割り当て対象装置を特定するための装置特定情報を通知する。さらに追加要素割り当て部２３は、割り当て対象装置に対して、追加要素Ｅａに対して活性伝播処理を実行するために必要な情報（追加要素Ｅａの詳細情報）を通知してもよい。

この装置特定情報により、追加要素Ｅａとリンクされる情報要素Ｅが割り当てられた各要素処理装置２は、自分自身との間に新たにシナプスリンクが発生する要素処理装置２がどの要素処理装置２かを把握する。以後、各要素処理装置２は、追加要素Ｅａとリンクされた情報要素Ｅの状態に変化が生じた場合、当該状態変化を装置特定情報により特定される追加要素Ｅａの割り当て対象装置に対して、追加要素Ｅａに対する活性伝播処理の処理要求を行う。

以上説明した本実施形態に係る情報処理システム１によれば、情報要素群Ｇに新たに追加される追加要素Ｅａが、その後どの程度他の情報要素Ｅとリンクされることになるか事前に予測できない場合であっても、各要素処理装置２の処理負荷が均等に分散されるように追加要素Ｅａが複数の要素処理装置２に割り当てられる。

図４及び図５は、以上説明した手順で要素割り当て装置３が追加要素Ｅａの割り当てを行う処理のシミュレーションを実行して得られた結果を説明する図である。具体的に、このシミュレーションにおいては、情報要素群Ｇに新たに追加された追加要素Ｅａと他の情報要素Ｅとの間のリンクを、A.-L. Barabasi & R. Albert, “Emergence of scaling in random networks” (Science Vol.286, p.509-512, 1999) に開示された条件で設定していくことにより、情報要素Ｅのネットワークが成長することと想定した。この条件においては、追加要素Ｅａが新たに情報要素群Ｇに追加される際に、よりリンク数の大きい（すなわち、より多くの情報要素Ｅとリンクされた）既存の情報要素Ｅに対して、より高い確率で追加要素Ｅａもリンクされることになる。このような条件で成長する情報要素Ｅのネットワークは、スケールフリー性を示すことになる。

図４は、情報要素群Ｇに含まれる情報要素Ｅのリンク数の分布を示しており、横軸がリンク数を、縦軸が情報要素Ｅの頻度値を、それぞれ表している。図５は、このシミュレーションの実行結果を示しており、横軸が利用度値Ｓ（すなわち、各要素処理装置２のシナプスリンク数の合計値）を、縦軸が要素処理装置２の頻度値を、それぞれ表している。同図に示されるように、情報要素Ｅ自体はスケールフリー性を持った分布になっているのに対して、各要素処理装置２の利用度値Ｓはその平均値にピークがあるガウス分布に近い分布となった。

［変形例］
本発明の実施の形態は、以上説明したものに限られない。例えば以上の説明では、情報要素Ｅに対する処理を実行する情報処理部は、互いに独立した情報処理装置である要素処理装置２であることとしたが、情報要素Ｅの割り当て対象となる複数の情報処理部はこのようなものに限られない。例えば情報処理部は、一つの筐体に内蔵された複数の演算処理ユニットのそれぞれであってもよい。あるいは、一つの演算処理ユニットを論理的に分割して得られる個々の情報資源であってもよい。また、以上説明した要素割り当て装置３の機能は、各要素処理装置２とは独立した情報処理装置ではなく、いずれか一つ又は複数の要素処理装置２によって実現されることとしてもよい。

また、以上の説明では、情報要素Ｅは文書データであって、各要素処理装置２はニューラルネットワークモデルに基づくデータ分析処理を実行することとしたが、情報要素Ｅは他の各種の情報であってよく、要素処理装置２が情報要素Ｅに対して実行する処理の内容も各種のものであってよい。以下では、情報要素Ｅ及び当該情報要素Ｅに対して実行する処理内容の別の例について、説明する。

第１の例として、情報要素Ｅが前述した例と同じく文書データであり、各文書に関連する他の文書を参照するためのリンク情報が設定されている場合について説明する。この例では、要素処理装置２はそれぞれ複数の文書を格納しており、利用者からの要求に応じて当該格納している文書の情報を利用者に提供する。

この第１の例では、利用者は、最初にいずれか一つの文書にアクセスした後、当該文書に設定されたリンク情報をたどって、関連する文書に次々にアクセスする。これにより、個々の文書を独立して参照する場合と比較して、利用者は関連情報に素早くアクセスすることが可能になる。この場合、割り当て装置決定部２２は、利用度値Ｓとして、各要素処理装置２に格納された文書がリンクされた他の文書の数に関する数値を取得する。具体的に、利用度値Ｓは、要素処理装置２に格納された各文書がリンクされた他の文書の数の累計値であってよい。割り当て装置決定部２２は、このような利用度値Ｓを用いて、前述した例と同様の計算式により得られる確率値を用いて、割り当て対象装置を決定する。こうすれば、他の文書から参照されている度合いの大きい文書が格納された要素処理装置２ほど、割り当て対象装置として選出されにくくなり、結果として各要素処理装置２に対する利用者のアクセス頻度が平準化されることが期待される。

なお、この第１の例において、情報要素Ｅは文書データに限らず、ウェブページであってもよい。この場合も、各ウェブページには他のウェブページへのリンク情報が設定されており、利用者はリンクをたどって順に複数のウェブページを閲覧することになる。また、情報要素Ｅはサービスモジュールであってもよい。この場合も、利用者は、サービスモジュールに設定されたリンクをたどって、他のサービスモジュールを連続的に利用することになる。

次に第２の例として、各情報要素Ｅが互いにリンクされていない文書データである場合について、説明する。この第２の例では、情報要素Ｅに設定された他の情報要素Ｅへのリンクの数ではなく、各要素処理装置２に格納された情報要素Ｅが利用者によって利用される頻度に関する数値を、利用度値Ｓとして用いて、割り当て対象装置を決定する。この頻度を示す数値は、例えばそれまでの全期間における各情報要素Ｅへの総アクセス数をカウントした値であってもよいし、直近の過去一定期間におけるアクセス数の値であってもよい。このようにして得られた利用度値Ｓを用いて割り当て対象装置を決定することで、やはり各要素処理装置２に対する利用者のアクセス頻度が平準化されることが期待される。なお、この第２の例においても、情報要素Ｅは文書データに限らず、ウェブページやサービスモジュールなど、利用者による利用の対象となる各種の情報であってよい。

１ 情報処理システム、２ 要素処理装置、３ 要素割り当て装置、１１ 制御部、１２ 記憶部、１３ 通信部、２１ 追加要素受け入れ部、２２ 割り当て装置決定部、２３ 追加要素割り当て部。

Claims (6)

1. 情報要素群に含まれ、文書データ及びウェブページのいずれかである複数の情報要素のうち、自身に割り当てられた情報要素に対する処理をそれぞれ実行する複数の情報処理部と、
   前記情報要素群に新たに追加される情報要素を、前記複数の情報処理部のうち、一部の複数の情報処理部に割り当てる割り当て手段と、
   前記新たに追加される情報要素を割り当てる前記一部の複数の情報処理部を、前記複数の情報処理部のそれぞれに割り当てられた情報要素の利用度に関する指標値を用いて、処理負荷が小さいと推定される情報処理部ほど優先的に割り当て対象となるように確率的に決定する決定手段と、
   を含むことを特徴とする情報処理システム。
2. 前記決定手段は、前記複数の情報処理部のそれぞれについて、当該情報処理部に割り当てられた前記利用度に関する指標値を取得し、当該取得した指標値を用いて算出した確率に従って、当該情報処理部に前記新たに追加される情報要素を割り当てるか否か決定する
   ことを特徴とする請求項１記載の情報処理システム。
3. 前記複数の情報要素のそれぞれは、前記情報要素群に含まれる他の１又は複数の情報要素に参照される文書データ及びウェブページのいずれかであり、
   前記決定手段は、前記利用度に関する指標値として、前記複数の情報処理部のそれぞれに割り当てられた情報要素が他の情報要素から参照される数に関する数値を取得する
   ことを特徴とする請求項２記載の情報処理システム。
4. 前記決定手段は、前記利用度に関する指標値として、前記複数の情報処理部のそれぞれに割り当てられた情報要素が利用者によって利用される頻度に関する数値を取得する
   ことを特徴とする請求項２記載の情報処理システム。
5. 情報要素群に含まれ、文書データ及びウェブページのいずれかである複数の情報要素のうち、自身に割り当てられた情報要素に対する処理をそれぞれ実行する複数の情報処理部に接続され、
   前記情報要素群に新たに追加する情報要素を、前記複数の情報処理部のうち、一部の複数の情報処理部に割り当てる割り当て手段と、
   前記新たに追加される情報要素を割り当てる前記一部の複数の情報処理部を、前記複数の情報処理部のそれぞれに割り当てられた情報要素の利用度に関する指標値を用いて、処理負荷が小さいと推定される情報処理部ほど優先的に割り当て対象となるように確率的に決定する決定手段と、
   を含むことを特徴とする情報処理装置。
6. 情報要素群に含まれ、文書データ及びウェブページのいずれかである複数の情報要素のうち、自身に割り当てられた情報要素に対する処理をそれぞれ実行する複数の情報処理部に接続されるコンピュータを、
   前記情報要素群に新たに追加する情報要素を、前記複数の情報処理部のうち、一部の複数の情報処理部に割り当てる割り当て手段、及び
   前記新たに追加される情報要素を割り当てる前記一部の複数の情報処理部を、前記複数の情報処理部のそれぞれに割り当てられた情報要素の利用度に関する指標値を用いて、処理負荷が小さいと推定される情報処理部ほど優先的に割り当て対象となるように確率的に決定する決定手段、
   として機能させるためのプログラム。

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