JPWO2012176924A1 - Information processing apparatus, information processing system, information processing method, and program - Google Patents
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Abstract
本発明のデータを先読みする装置は、データの利用が予測される時点の通信環境に基づいて、先読み対象データを選別する。
情報処理装置は、複数のデータセットの各々について、アクセスの予想時刻、並びに、予想時刻にアクセス手段が通信路経由で当該データセットにアクセスする場合の通信コストである予想時通信コスト、若しくは、予想時刻における通信速度を格納する予測格納手段と、複数のデータセットの各々について、予想時通信コストに対して非減少な要求時取得コスト、または、通信路経由で当該データセットを取得するのに要する予想時間および当該予想時間に対して非減少な要求時取得コストを算出するコスト算出手段と、要求時取得コストの大きなデータセットを優先的に選択し、選択したデータセットの識別情報を選択結果として出力する選別手段、を備える。The apparatus for prefetching data according to the present invention selects prefetch target data based on the communication environment at the time when the use of the data is predicted.
The information processing apparatus, for each of a plurality of data sets, is an expected access time, and an expected communication cost that is a communication cost when the access means accesses the data set via a communication path at the expected time, or an expected Predictive storage means for storing the communication speed at the time, and for each of a plurality of data sets, it is necessary to acquire the data set via a communication path or a request acquisition cost that is not reduced with respect to the expected communication cost Cost calculation means for calculating the expected time and the acquisition cost on demand that is non-decreasing with respect to the expected time, and preferentially select the data set with a large demand acquisition cost, and the identification information of the selected data set as the selection result Sorting means for outputting.
Description
本発明は、情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、および、プログラムに関し、特に、データの先読みを行う情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、および、プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing system, an information processing method, and a program, and more particularly, to an information processing device, an information processing system, an information processing method, and a program for prefetching data.
移動端末等が無線通信によりサーバ等と通信を行い、サービスを提供するシステムでは、電波が届かない場所（いわゆる不感地帯）で、通信が不安定になったり切断されたりして、サービスの提供が継続できない状況がしばしば発生する。このような状況に対処する方法の一つは、移動端末等で利用されるデータを、通信が切断される前にサーバ等から移動端末等へ転送しておく（先読みする）ことである。このような方法に関連するデータ先読みシステムの例が、特許文献１および２に記載されている。
特許文献１のデータ先読みシステムは、ユーザ行動の履歴やスケジュール等に基づいて、将来端末で利用されるデータを予測し、必要となる時刻の時系列順に、通信料金等キャッシュ処理にかかるコストも勘案して、データの先読みをスケジュールして実行する。
特許文献２のデータ先読みシステムは、データが利用される可能性（重要度）が高いもののみを選別して先読みすることで、全体のデータ転送量を抑制する。
特許文献３は、予め支援情報を含むウェブコンテンツを先読みする端末装置を開示する。
特許文献４は、現在位置で取得が可能なデータを、安価な通信コストで取得して、ユーザの希望するタイミングで提示する装置を開示する。
特許文献５は、移動端末からのルート情報と位置情報をもとに移動端末の通信状況を予測し、その予測結果に基づいて映像データの再生時刻ごとの周波数成分の配信順序を決定し、車載機へ映像データを送信するサーバ装置を開示する。
特許文献６は、利用者の行動範囲を的確に推定し、推定した行動範囲に関連した情報を、利用者に提供するサーバを開示する。In a system in which a mobile terminal or the like communicates with a server or the like by wireless communication and provides a service, communication is unstable or disconnected in a place where radio waves do not reach (so-called dead zone), and the service is provided. Situations that cannot continue often occur. One method for dealing with such a situation is to transfer (prefetch) data used by the mobile terminal or the like from the server or the like to the mobile terminal or the like before the communication is disconnected. Examples of data prefetching systems related to such a method are described in
The data prefetching system disclosed in
The data prefetching system of Patent Document 2 suppresses the entire data transfer amount by selecting and prefetching only the data having a high possibility (importance) of use.
Patent Document 3 discloses a terminal device that pre-reads web content including support information in advance.
Patent Document 4 discloses an apparatus that acquires data that can be acquired at the current position at a low communication cost and presents it at a timing desired by the user.
Patent Document 5 predicts a communication status of a mobile terminal based on route information and position information from the mobile terminal, determines a distribution order of frequency components for each reproduction time of video data based on the prediction result, Disclosed is a server device that transmits video data to an apparatus.
Patent Document 6 discloses a server that accurately estimates a user's action range and provides the user with information related to the estimated action range.
特許文献１および２に開示されたシステムは、何れも、データの利用が予測される時点の通信環境に基づいて、先読みの必要性の高いデータを選別しない。従って、当該システムは、利用される時点で通信環境が良く、例えば、高速、安価なネットワークが利用可能なデータを先読みしてしまい、利用される時点で通信環境が悪いデータを先読みできない等の問題を発生する。即ち、当該システムは、キャッシュする必要性が低いデータを優先して先読みしてしまい、先読みの為にネットワークやキャッシュ容量の競合が発生する場合、先読みの必要性の高いデータを先読みできない場合がある。
特許文献１のシステムは、必要となる時刻の時系列順に、データの先読みのスケジュールをする。従って、必要となる時刻の早いデータが優先的に先読みされる。特許文献２のシステムは、重要度の高いデータを優先して先読みする。特許文献３乃至６は、先読み情報の選択に関係しない。
本発明の目的は、上述した問題点を解決できる技術を提供することにある。None of the systems disclosed in
The system of
The objective of this invention is providing the technique which can solve the problem mentioned above.
本発明の情報処理装置は、複数のデータセットの各々について、アクセスの予想時刻、並びに、前記予想時刻にアクセス手段が通信路経由で当該データセットにアクセスする場合の通信コストである予想時通信コスト、若しくは、前記予想時刻における通信速度を格納する予測格納手段と、
前記複数のデータセットの各々について、前記予想時通信コストに対して非減少な要求時取得コスト、または、前記通信路経由で当該データセットを取得するのに要する予想時間および当該予想時間に対して非減少な要求時取得コストを算出するコスト算出手段と、
前記要求時取得コストの大きなデータセットを優先的に選択し、選択したデータセットの識別情報を選択結果として出力する選別手段、を備える。
本発明の情報処理方法は、予測格納手段に、複数のデータセットの各々について、アクセスの予想時刻、並びに、前記予想時刻にアクセス手段が通信路経由で当該データセットにアクセスする場合の通信コストである予想時通信コスト、若しくは、前記予想時刻における通信速度を格納し、
前記複数のデータセットの各々について、前記予想時通信コストに対して非減少な要求時取得コスト、または、前記通信路経由で当該データセットを取得するのに要する予想時間および当該予想時間に対して非減少な要求時取得コストを算出し、
前記要求時取得コストの大きなデータセットを優先的に選択し、選択したデータセットの識別情報を選択結果として出力する。
本発明の情報処理プログラムは、コンピュータに、
予測格納手段に、複数のデータセットの各々について、アクセスの予想時刻、並びに、前記予想時刻にアクセス手段が通信路経由で当該データセットにアクセスする場合の通信コストである予想時通信コスト、若しくは、前記予想時刻における通信速度を格納させ、
前記複数のデータセットの各々について、前記予想時通信コストに対して非減少な要求時取得コスト、または、前記通信路経由で当該データセットを取得するのに要する予想時間および当該予想時間に対して非減少な要求時取得コストを算出させ、
前記要求時取得コストの大きなデータセットを優先的に選択させ、選択したデータセットの識別情報を選択結果として出力させる。The information processing apparatus according to the present invention provides, for each of a plurality of data sets, an expected access time and an expected communication cost that is a communication cost when the access unit accesses the data set via a communication path at the expected time. Or predicted storage means for storing the communication speed at the predicted time;
For each of the plurality of data sets, with respect to the acquisition cost at the time of non-decreasing with respect to the communication cost at the time of prediction, or the expected time and the expected time required to acquire the data set via the communication path A cost calculation means for calculating a non-decreasing request acquisition cost;
A selection unit that preferentially selects a data set having a high acquisition cost at the time of request and outputs identification information of the selected data set as a selection result;
According to the information processing method of the present invention, the predicted storage unit includes the estimated access time for each of the plurality of data sets, and the communication cost when the access unit accesses the data set via the communication path at the predicted time. Store the communication cost at a certain predicted time or the communication speed at the predicted time,
For each of the plurality of data sets, with respect to the acquisition cost at the time of non-decreasing with respect to the communication cost at the time of prediction, or the expected time and the expected time required to acquire the data set via the communication path Calculate non-decreasing acquisition costs on demand,
A data set having a high acquisition cost at the time of request is preferentially selected, and identification information of the selected data set is output as a selection result.
An information processing program of the present invention is stored in a computer.
For each of the plurality of data sets in the prediction storage means, the expected access time, and the expected communication cost that is the communication cost when the access means accesses the data set via the communication path at the expected time, or Store the communication speed at the expected time,
For each of the plurality of data sets, with respect to the acquisition cost at the time of non-decreasing with respect to the communication cost at the time of prediction, or the expected time and the expected time required to acquire the data set via the communication path Calculate non-decreasing acquisition costs on demand,
A data set having a large acquisition cost at the time of request is selected preferentially, and identification information of the selected data set is output as a selection result.
本発明にかかる装置は、利用が予測される時点の通信環境を反映した、データの先読みが可能である。 The apparatus according to the present invention is capable of prefetching data that reflects the communication environment at the time when use is predicted.
次に、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
（第１の実施形態）
図１は、本発明にかかる情報処理装置７００（移動端末１００）の第１の実施形態の構成を示すブロック図である。図１を参照すると、本実施形態の情報処理装置７００（移動端末１００）は、サーバ装置２００と通信経路（図示せず）を介して接続される。
移動端末１００は、行動予測部１０１と、利用データ予測部１０２と、通信状況予測部１０３と、コスト算出部１０９と、対象選別部１０６と、先読み部１０７と、キャッシュ部１０８と、アクセス部１１０とを含む。コスト算出部１０９は、要求時コスト算出部１０４とコスト期待値算出部１０５を含む。
これら、各部は、論理回路等のハードウェアにより構成されるが、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）とメモリ、ディスク装置等の記憶媒体とを含むコンピュータによって構成されても良い。この場合、記憶媒体は、コンピュータのＣＰＵによって実行されることにより、各部を機能させるためのプログラムを記憶してもよい。特にことわりのない限り、以降の実施の形態についても、同様である。
サーバ装置２００は、データ配信部２０１と、データ記憶部２０２を含む。データ記憶部２０２は、データセット２０３を記憶するディスクなどの記憶装置である。データセット２０３は、利用データとも呼ばれる。データ配信部２０１もコンピュータによって構成されても良い。
移動端末１００とサーバ装置２００は、通信が不安定になったり途絶したりする可能性のある通信経路（図示せず）を経由して、接続されている。この通信経路は、複数の通信経路を適宜使い分けるものであってもよい。例えば、移動端末１００は、その利用者が自宅やオフィスにいるときは有線接続を利用し、電車や車などで移動しているときは無線接続を利用する。通信速度は、通信経路により異なる場合が有る。また、有線接続は基本的に通信が途絶しないが、無線接続は、地下やトンネル内など、場所によっては通信が不安定になったり途絶したりする可能性がある。また、例えば移動端末１００の利用者が飛行機で移動しているときなど、状況によっては通信経路がないこともある。
行動予測部１０１は、移動端末１００の利用者の将来の操作内容や移動先などの行動を予測し、行動予定リスト６００を生成して出力する。図２は行動予定リスト６００の構造と例とを示す図である。図２に示すように、行動予定リスト６００は、時刻およびその時刻に対する行動のペアを１以上含む。図２の例を参照すると、行動予定リスト６００は、例えば、７時〜８時に利用者は自宅から職場へ移動しつつ、移動端末１００のＷｅｂブラウザ（アプリケーション。図示せず）を利用、９時〜９時半に職場で移動端末１００のメール（アプリケーション。図示せず）を利用する等の予測を示している。尚、行動予定リスト６００は、図２の例でも示すように、複数の行動に対応するそれぞれの時刻が重複していてもよいし、場所の移動とアプリケーションの利用とがそれぞれ別のリストとして表現されていてもよい。尚、行動予定リスト６００は行動予定情報とも呼ばれる。
行動予測部１０１は、行動の予測のために、利用者の過去の移動端末１００の操作履歴や移動履歴を蓄積しておき、それに基づいて将来の行動を予測してもよい。また、行動予測部１０１は、現在時刻や利用者の現在位置、利用者の現在状況に基づいて将来の行動を予測してもよい。利用者の現在状況は、例えば、移動端末１００がオフィスのネットワークに接続されているのでオフィスにいるとか、ドライブモードに設定されているので利用者は車を運転している、などのように認識できる。尚、移動端末１００の操作履歴、移動履歴、現在時刻や利用者の現在位置および利用者の現在状況は予測参照情報とも呼ばれ、移動端末１００の操作、移動に応じて移動端末１００の図示しない記憶部に記憶されるデータである。また、行動予測部１０１は、利用者の当日のスケジュール（予測参照情報とも呼ばれる）に基づいて将来の行動を予測してもよい。また、ナビゲーション機能つきの移動端末１００であれば、行動予測部１０１は、ナビゲーション機能が示す現在誘導中の経路をそのまま今後の移動経路（予測参照情報とも呼ばれる）とし、将来の行動を予測してもよい。さらに、行動予測部１０１は、このようにして予測された行動予定リスト６００を利用者に提示し、必要に応じて利用者の訂正情報（予測参照情報とも呼ばれる）に基づいて行動予定リスト６００を生成するようにしてもよい。また、行動予測部１０１は、「この時間帯はオフィスにいる」「この時間に電車で移動する」などの利用者が明示的に設定した情報（予測参照情報とも呼ばれる）に基づいて行動予定リスト６００を生成するようにしてもよい。
利用データ予測部１０２は、行動予測部１０１が予測した利用者の行動（行動予定情報）に基づいて、移動端末１００のアプリケーション（図示せず）が将来利用するデータであるデータセット２０３を予測し、予測したデータセット２０３の利用データ識別情報を出力する。この将来利用するというデータセット２０３は、以後、先読み候補のデータとも記載する。図３は、利用データ予測部１０２が予測したデータセット２０３を示す、利用データリスト６０１の構造と例とを示す図である。図３に示すように、利用データリスト６０１は、例えば、移動端末１００のアプリケーションが利用すると予測したデータセット２０３の利用データ識別情報と、当該データセット２０３の予測サイズと、当該データセット２０３の、時系列で表現された利用確率との組み合わせを１以上含む。但し、図３における利用データ識別情報は、データセット２０３の識別子を示しているが、その識別子はコードであってもよい。
利用データリスト６０１において、利用データ識別情報が指すデータは、単独のデータセット２０３でもよいし複数のデータセット２０３をまとめたものでもよい。例えば「今日のニュース記事」はそのような分類に属する複数の記事を指しているが、代わりに特定の１つの記事を指すようにしてもよい。
利用データリスト６０１に例として示されている各データセット２０３の利用確率Ｐ１〜Ｐ６は、例えば図４の利用確率グラフ６０２のように表されるグラフを指している。利用確率グラフ６０２のＰ１（ｔ）は、時刻ｔまでに「今日のニュース記事」を利用する確率を累積分布として表しており、この場合は７時から８時までの間、一様な確率密度で「今日のニュース記事」が利用され、最終的には８０％の確率で利用されることを示す。
なお、利用確率グラフ６０２に示される利用確率は一例であり、利用確率は、正規分布やその他の確率分布などの数式によって表現されてもよいし、グラフや数式ではなく図５の利用確率リスト６０３に示すような表として表現されてもよい。さらに、利用確率リスト６０３の利用確率は「高、中、低、なし」など定性的に表現されてもよい（この場合は、後述のコストの計算の際には高＝１．０などと数値に置き換える）。
利用データリスト６０１の各データについてその利用確率を予測する際には、利用データ予測部１０２は、行動予定リスト６００に含まれる各種情報のほかに、当該データを利用するアプリケーションに関する固有の知識（例えば地図アプリケーションであれば現在地周辺の地図が参照されやすく、メールアプリケーションであれば当日のメールが参照されやすい等）、過去のデータ参照履歴などを用いることができる。
通信状況予測部１０３は、予め保持している通信環境に関する情報と、行動予測部１０１が予測した利用者の行動とに基づいて、移動端末１００の将来の通信状況を予測し、予測した通信状況のデータを出力する。通信環境に関する情報は、例えば、利用者の自宅、オフィスのフロアや会議室、駅、店舗などにおけるネットワーク接続サービスの利用可否や通信速度を示すリスト、携帯電話のサービスエリアを示す地図、道路や鉄道におけるトンネルや地下部分を示す地図などである。図７の通信速度情報６０５は、通信状況予測部１０３が予め保持している、通信環境に関する情報に含まれる一部の情報の一例である。尚、通信環境に関する情報は、移動端末１００がネットワークから受信して記憶したものであっても良い。
図６は、通信状況予測部１０３が予測した将来の通信環境を表す、通信状況予測リスト６０４の構造と例とを示す図である。図６に示すように、通信状況予測リスト６０４は、時刻、その時刻における移動端末１００の場所、および後述するコストの計算の際に用いる各種情報（利用可能な通信回線、予想される通信速度等）の組み合わせを１以上含む。通信状況の予測の際には、通信状況予測部１０３は、携帯電話のサービスエリアマップ、道路や鉄道におけるトンネルや地下部分の区間など、通信環境に関する情報を用いる。
通信速度は、例えば図７に示すような通信速度情報６０５を参照して決定することができる。また、特に屋外の無線通信回線を利用する場合などには、通信速度は利用者の現在位置によって細かく変動するため、行動予測部１０１がより詳細な時間単位で利用者の将来の位置を予測し、通信状況予測部１０３がその位置での電波強度やネットワークの混雑度などを考慮して通信状況予測リスト６０４の通信速度を予測するようにしてもよい。このとき、通信状況予測部１０３は、通信状況予測リスト６０４の通信速度を表ではなく時刻と通信速度の関係を表すグラフとして出力してもよい。
要求時コスト算出部１０４は、利用データ予測部１０２によって予測されたデータセット２０３を先読みせず、当該データを移動端末１００のアプリケーション（図示せず）が利用しようとした時点でサーバ装置２００から取得するときに発生する待ち時間（レイテンシ）に由来するコストを、データセット２０３ごとに要求時取得コストとして算出する。
コスト期待値算出部１０５は、データセット２０３ごとに、要求時コスト算出部１０４が算出した要求時取得コストと、利用データ予測部１０２が予測したデータの利用確率とに基づいて、データセット２０３の先読みを計画しなかった場合に予想されるコストの期待値（以後、コスト期待値と記述する）を算出する。
対象選別部１０６は、コスト期待値算出部１０５によって算出されたコスト期待値を参照して、先読みするデータセット２０３を選別し、選別したデータセット２０３の利用データ識別情報を出力する。
先読み部１０７は、利用データ識別情報に基づいて、対象選別部１０６によって選別されたデータセット２０３を、サーバ装置２００のデータ配信部２０１から取得し、キャッシュ部１０８に格納する。
キャッシュ部１０８に格納されたデータセット２０３は、移動端末１００のアプリケーション（図示せず）によって利用される。
アクセス部１１０は、移動端末１００のアプリケーション（図示せず）等から、いずれかのデータセット２０３内のデータに対するアクセス要求を受信する。アクセス部１１０は、当該データがキャッシュ部１０８に格納されていればキャッシュ部１０８から取得し、当該データがキャッシュ部１０８に格納されていなければサーバ装置２００から通信経路を介して取得する。
図８は、要求時コスト算出部１０４の詳細な構成を示したものである。要求時コスト算出部１０４は、遅延コスト算出部１２０と、要求時コスト統合部１２１とを含み、ディスク装置等である遅延コスト定義記憶部６０６（図１では図示されず）と接続されている。
遅延コスト算出部１２０は、利用データ予測部１０２によって予測されたデータセット２０３を先読みせず、当該データを移動端末１００のアプリケーション（図示せず）が利用しようとした時点でサーバ装置２００から取得するときに発生する待ち時間（レイテンシ）に由来するコスト（遅延コスト）をデータセット２０３ごとに算出する。データセット２０３の取得時の待ち時間は通信回線の速度とデータセット２０３のサイズに依存し、待ち時間が短ければ遅延コストは小さく、長ければ遅延コストは大きい。図９の遅延コスト定義６０６は、このような考え方に基づいて定義した遅延コストの例である。遅延コスト定義６０６は、例えば、遅延コスト定義記憶部６０６に記憶されている。ここでは遅延コストはデータセット２０３取得時の待ち時間（遅延時間）の非線形かつ離散的な関数として遅延コスト定義記憶部６０６に格納されているが、線形関数や連続関数として格納されても良い。
遅延コスト算出部１２０は、利用データリスト６０１と通信状況予測リスト６０４と遅延コスト定義記憶部６０６から図１０に示すような遅延コストリスト６０７を算出する。遅延コストリスト６０７は、利用データリスト６０１のデータセットＤ１（今日のニュース記事）に関する遅延コストを表す。遅延コスト算出部１２０は、データセットＤ１の予測データサイズ、通信状況予測リスト６０４の通信速度、遅延コスト定義記憶部６０６の遅延コストに基づいて、各時刻における遅延時間と遅延コストを算出している。遅延コスト算出部１２０は、遅延コストリスト６０７を表の代わりにグラフとして出力してもよく、例えば遅延コストＬ１（ｔ）を図１１の遅延コストグラフ６０８の形式で出力できる。
なお、ここで遅延コスト算出部１２０は、遅延コストはデータ取得にかかる時間のみによって決まるという仮定のもとで、図９に示す、あらかじめ記憶装置に格納された遅延コスト定義６０６に基づいて遅延コストを算出している。しかし、データやアプリケーションの種類によって遅延コストが変わることがある。例えばニュース記事の取得と地図データの取得にそれぞれ３０秒かかる場合、利用者が「記事がすぐに見られなくても仕方がないが、地図はすぐに見たい」と思うならば、遅延時間が同じでも前者より後者のデータの方が、遅延コストが大きい。従って、遅延コスト定義記憶部６０６はデータやアプリケーションの種類ごとに異なるものが記憶されてもよい。
また、例えば利用者が昼食に利用したいと思っている飲食店の情報を、早朝に取得する際に時間がかかる場合よりも、昼食の直前に取得する際に時間がかかる場合の方が、相対的に遅延コストが大きいと考えられる。このように遅延コストがさまざまな条件に依存するような場合には、遅延コスト定義６０６によらず、遅延コスト算出部１２０が、時刻等の条件決定情報を取得した上で、当該情報に基づいて遅延コストを計算してもよい。
また、図１０は、通信回線が利用できずデータが取得できない場合の損失を遅延コストとして遅延コスト定義６０６に含め、遅延コスト算出部１２０がそれに基づいて算出した遅延コストリスト６０７を示している（例えば１３時〜１８時の遅延コスト）。遅延コスト算出部１２０は、通信回線が利用できずデータが取得できない場合の損失を遅延コスト定義６０６によらず別途算出してもよい。
要求時コスト統合部１２１は、遅延コスト算出部１２０が算出した遅延コストに基づいて要求時取得コストを計算する。本実施形態において、要求時取得コストは遅延コストに等しいとみなすことができ、データセットＤｎに関する時刻ｔにおける要求時取得コストＣｏｎ（ｔ）は遅延コストＬｎ（ｔ）を用いて数式１のように表される。
以上のようにして要求時コスト算出部１０４が算出した要求時取得コストＣｏｎ（ｔ）を用いて、図１のコスト期待値算出部１０５は、データセットＤｎの先読みを計画しなかった場合に予想されるコストの平均値Ｙｎ（コスト期待値）を次のように算出する。
コスト期待値算出部１０５は、まず、要求時コスト算出部１０４によって算出された要求時取得コストＣｏｎ（ｔ）を用いて、アクセス部１１０が時刻ｔまでにサーバ装置２００からデータセットＤｎを取得することで発生するコスト（要求時取得コストの期待値）Ｙｎ（ｔ）を計算する。例えば移動端末１００のアプリケーション（図示せず）がデータセットＤ１（今日のニュース記事）を利用する時刻は図４の利用確率グラフ６０２（または図５の利用確率リスト６０３）のように確率Ｐ１（ｔ）として表されているため、コスト期待値算出部１０５は、数式２に従って時刻ｔまでにデータセットＤ１を取得することで発生する、要求時取得コストの期待値Ｙ１（ｔ）を計算できる。
Ｙｎ（ｔ）は、時刻ｔまでにデータセットＤｎを取得することで発生するコストの期待値を表しており、データセットＤｎの先読みを計画しなかった場合（先読みしない場合）に予想されるコスト、すなわちコスト期待値Ｙｎはｔが無限大のときのＹｎ（ｔ）の値に等しい。図１４の例では、コスト期待値算出部１０５は、データセットＤ１に関するコスト期待値Ｙ１を０．６と算出する。
図１の対象選別部１０６は、コスト期待値算出部１０５がデータセット２０３ごとに算出したコスト期待値Ｙｎを参照して、実際に先読みするデータセット２０３を選別し、選別したデータセット２０３の利用データ識別情報を出力する。例えば、対象選別部１０６は、コスト期待値Ｙｎが一定の閾値未満であるデータセット２０３については先読みの対象外とする。あるいは、対象選別部１０６が、キャッシュ部１０８の容量を考慮して予め設定されたデータサイズ（例えばキャッシュ容量の５０％）を取得し、先読み対象のデータセット２０３のデータサイズの合計が当該データサイズに収まるように、コスト期待値Ｙｎが低いデータセット２０３から順に先読み対象外としてもよい。すなわち、対象選別部１０６は、コスト期待値Ｙｎが大きい順にデータセット２０３を先読み対象とする等して、コスト期待値Ｙｎが大きなデータセット２０３を優先的に先読み対象とする。
図１５は、対象選別部１０６が出力する、先読み対象データセット２０３のリストである抽出リスト６１２の構造と例とを示す図である。図１５に示すように、抽出リスト６１２は利用データリスト６０１から先読み対象として抽出された、利用データ識別情報を含む。抽出リスト６１２は、時刻やのちの先読み最適化処理において利用されるコスト期待値Ｙｎの組み合わせを含んでも良い。
なお、要求時取得コストグラフ６０９、利用確率密度６１０、要求時取得コスト期待値グラフ６１１の各コストはグラフで表されているが、遅延コストグラフ６０８と同様に、表として表現されてもよい。
次に、図１乃至Ａ１６を参照し、具体的な例を示して本実施の形態の動作について詳細に説明する。
図１６は、本実施形態の全体の動作を示すフローチャートである。
まず、行動予測部１０１が、移動端末１００の利用者の将来の操作内容や移動先などの行動を予測し、図２に示すような行動予定リスト６００を生成し、出力する（図１６のステップＳ１０１）。
次に、利用データ予測部１０２が、行動予測部１０１が生成した行動予定リスト６００を入力する。利用データ予測部１０２と行動予測部１０１間の行動予定リスト６００等の授受は、作業用の記憶域（図示せず）等を経由して行われる。他の情報の授受も同様である。
利用データ予測部１０２が、入力した行動予定リスト６００に基づいて、利用データ予測部１０２が、移動端末１００のアプリケーション（図示せず）が将来利用するデータセット２０３を予測して図３に示すような利用データリスト６０１、およびデータセット２０３の利用確率を表す図４のような利用確率グラフ６０２（あるいは図５のような利用確率リスト６０３。ここではグラフとして表現されるものとして説明する）をデータセット２０３ごとに生成し、出力する（ステップＳ１０２）。
次に、行動予測部１０１が生成した行動予定リスト６００と通信環境に関する情報とに基づいて、通信状況予測部１０３が移動端末１００の将来の通信状況を予測し、図６に示すような通信状況予測リスト６０４を生成し、出力する（ステップＳ１０３）。
次に、利用データリスト６０１と、利用確率グラフ６０２と、通信状況予測リスト６０４とに基づいて、要求時コスト算出部１０４が、データセット２０３を先読みせず、当該データを移動端末１００のアプリケーション（図示せず）が利用しようとした時点でサーバ装置２００から取得するときに発生する要求時取得コストである、図１２の要求時取得コストグラフ６０９をデータセット２０３ごとに算出する。さらに、コスト期待値算出部１０５が、要求時取得コストグラフ６０９と利用確率グラフ６０２とに基づいて、要求時取得コスト期待値グラフ６１１とコスト期待値Ｙｎをデータセット２０３ごとに算出する（ステップＳ１０４）。
次に、このようにして利用データリスト６０１のデータセット２０３ごとに算出したコスト期待値に基づいて、対象選別部１０６が、利用データリスト６０１の利用データ識別情報に対応するデータセット２０３を先読みすべきかどうかを判断して図１５に示すような抽出リスト６１２を生成する（ステップＳ１０５）。
最後に、対象選別部１０６によって生成された抽出リスト６１２に基づいて、先読み部１０７は、サーバ装置２００のデータ配信部２０１からデータセット２０３を取得し（ステップＳ１０６〜Ｓ１０７）、キャッシュ部１０８に格納する（ステップＳ１０８）。先読み部１０７は、先読みすべきと判断されたすべてのデータセット２０３を取得しキャッシュするまで、ステップＳ１０６〜Ｓ１０８を繰り返す。
なお、先読み対象のデータセット２０３の数が多い場合や、通信回線が低速あるいは不安定な場合、アプリケーションがデータセット２０３を利用するまでに当該データセット２０３の先読みが完了しないこともあり得る。抽出リスト６１２のコスト期待値Ｙｎの値が大きいほど、先読みを行わなかった場合に発生するコストが大きいため、先読み部１０７は、ステップＳ１０７においてＹｎの値が大きいデータセット２０３から順に先読みするようにしてもよい。このようにすることで、移動端末１００は、万一先読みが間に合わなかった場合に発生するコストを抑えることができる。
尚、移動端末１００が、アプリケーションプログラムを、サーバ装置２００から移動端末１００にダウンロードして利用する構成の場合、データセット２０３は、当該アプリケーションプログラムを格納してもよい。すなわち、行動予定リスト６００において、特定のアプリケーションが利用されるという予測が示されている場合、前述のステップＳ１０６において、移動端末１００が、対応するアプリケーションプログラムをサーバ装置２００のプログラムライブラリ等の特定のデータセット２０３から取得し、キャッシュ部１０８に格納するようにしてもよい。
なお、遅延コスト定義記憶部６０６は存在しなくても良い。この場合、遅延コスト算出部１２０は、例えば、遅延時間をそのまま遅延コストにする。各データセット２０３のサイズが一律である場合、利用データリスト６０１は、予想データサイズを包含しなくても良い。
（第１の実施形態の変形１）
利用データ予測部１０２は、利用データの予測に於いて、利用確率グラフ６０２等で表される利用確率を予測する代わりに、利用する時刻だけを予想しても良い。これは、当該時刻に確率＝１でデータの利用が発生することを予想することになる。
この場合、利用データ予測部１０２は、利用データリスト６０１に、利用確率の代わりに利用予想時刻を含めて出力する。コスト算出部１０９は、当該利用予想時刻における遅延時間を、対応するデータセット２０３の予想データサイズを当該利用予想時刻における通信速度で除して算出し、要求時取得コストとして出力する。この場合、当該利用予想時刻における利用確率は１である為、要求時取得コストはそのままコスト期待値Ｙｎである。従って、コスト算出部１０９は、要求時取得コストをそのままコスト期待値Ｙｎとして、対象選別部１０６に出力できる。
本変形に於いて、コスト算出部１０９は、コスト期待値算出部１０５を包含しなくても良い。
（第１の実施形態の変形２）
第１の実施形態において、データセット２０３の取得コストは遅延コストであった。取得コストは通信コストであっても良い。通信コストは、通信に応じて発生するコストであり、例えば、通信料金、移動端末１００における消費電力、サーバ装置２００の利用料金である。
この場合、通信状況予測部１０３は、通信状況の予測に於いて、通信速度を予測する代わりに、通信コストを予測し、通信状況予測リスト６０４に、通信速度の代わりに通信コストを含めて出力する。
なお、通信にかかる消費電力量は、有線通信と無線通信では異なるし、さらに無線通信の場合は、移動端末１００がいる位置等によっても異なる。通信状況予測部１０３は、移動端末１００の位置予想と、当該位置対応の消費電力量情報から、通信にかかる消費電力量を予想しても良い。
本変形に於いて、コスト算出部１０９は、遅延コストの代わりに通信コストを取得コストとして用いて、要求時取得コストグラフ６０９や要求時取得コスト期待値グラフ６１１を算出する。その後、コスト算出部１０９は、要求時取得コスト期待値グラフ６１１からコスト期待値Ｙｎを得て、対象選別部１０６に出力する。
（第１の実施形態の変形３）
図１７は、本発明の第１の実施形態の変形例３の構成を示すブロック図である。図１７を参照すると、本形態の情報処理装置７００（移動端末９００）は、サーバ装置２００とおよび予測装置８００と通信経路（図示せず）を介して接続されている。
本形態の移動端末９００は、第１の形態と同じ、コスト算出部１０９と、対象選別部１０６と、先読み部１０７と、キャッシュ部１０８と、アクセス部１１０とを含む。本形態の移動端末１００は、さらに、予測記憶部１１１と、予測取得部１１２とを含む。予測記憶部１１１は、ディスク装置等の記憶装置である。予測取得部１１２は、予測装置８００から、利用データリスト６０１、利用確率リスト６０３、通信状況予測リスト６０４等を取得して、予測記憶部１１１に格納する。本形態のコスト算出部１０９は、予測記憶部１１１から、利用データリスト６０１、利用確率リスト６０３、通信状況予測リスト６０４等を読み出して、コスト期待値Ｙｎ等を算出する。予測記憶部１１１は、遅延コスト定義６０６等を格納していても良い。
なお、本形態の移動端末９００は、行動予測部１０１と、利用データ予測部１０２と、通信状況予測部１０３は、包含しなくても良い。また、予測装置８００は、行動予測部１０１と、利用データ予測部１０２と、通信状況予測部１０３と同様な方法で、利用データリスト６０１、利用確率リスト６０３、通信状況予測リスト６０４等と同じ方法で取得しても良いし、他の公知の方法を利用して取得しても良い。
本実施形態における効果は、データの利用が予測される時点の取得コストが高いデータセット２０３を優先的に先読みできることである。従って、データを、利用が予測される時点のコストより低いコストで取得できる可能性が高い。
その理由は、コスト算出部１０９が複数のデータセット２０３のおのおのについて利用が予測される時点の取得コストまたはその期待値を算出し、その値が大きいデータセット２０３を対象選別部１０６が優先的に選別し、選別されたデータセット２０３を先読み部１０７が先読みするからである。
（第２の実施形態）
図１８は、本発明の第２の実施形態の構成を示すブロック図である。図１８を参照すると、本実施形態の情報処理装置７００（移動端末３００）は、サーバ装置２００と通信経路（図示せず）を介して接続される。本発明の第１の実施形態と比較して、本実施形態の移動端末３００は、データセット２０３の取得の際に通信料金がかかることを考慮してデータセット２０３の先読みを行うかどうかを判断し、さらに先読みを行う場合は先読みのタイミングを選ぶことでデータセット２０３の取得コストを小さくする。
移動端末３００は、図１に示す第１の実施形態の移動端末１００と比べて、先読みコスト算出部３０９、先読み計画時コスト算出部３１０、先読み計画部３１１が追加されている。さらに、コスト算出部１０９がコスト算出部３１２に、要求時コスト算出部１０４が要求時コスト算出部３０４に、対象選別部１０６が対象選別部３０６に、先読み部１０７が先読み部３０７に、それぞれ置き換えられている。これらの変更点以外は第１の実施形態と同様の構成となっており、同一構成要素には同一符号を付してある。
先読みコスト算出部３０９は、利用データ予測部１０２によって予測されたデータセット２０３を先読みするときに発生する通信料金を、先読み実行時コストとしてデータセット２０３ごとに算出する。
要求時コスト算出部３０４は、利用データ予測部１０２によって予測されたデータセット２０３を先読みせず、当該データを移動端末１００のアプリケーション（図示せず）が利用しようとした時点でサーバ装置２００から取得するときに発生する各種のコストを、データセット２０３ごとに要求時取得コストとして算出する。このコストには、待ち時間（レイテンシ）のコストと通信料金が含まれる。
先読み計画時コスト算出部３１０は、データセット２０３ごとに、先読みコスト算出部３０９が算出した先読み実行時コストと、要求時コスト算出部３０４が算出した要求時取得コストと、利用データ予測部１０２が予測したデータセット２０３の利用確率とに基づいて、データセット２０３の先読みを計画した場合に予想されるコスト（以後、先読み計画時コストと記述する）を算出する。
対象選別部３０６は、先読み計画時コスト算出部３１０によって算出された先読み計画時コストと、コスト期待値算出部１０５によって算出されたコスト期待値を比較し、当該データセット２０３の先読みを行うべきかどうかを判定する。具体的には、先読み計画時コストの方がコスト期待値よりも大きいか等しくなるデータセット２０３については、それらを先読み対象から除外し（先読みを行わず）、逆に、先読み計画時コストの方がコスト期待値よりも小さくなるデータセット２０３については、それらの利用データ識別情報を出力する。
先読み計画部３１１は、通信状況予測部１０３によって予測された将来の通信状況に基づいて、対象選別部３０６が先読みすべきと判断して選別したデータセット２０３をサーバ装置２００から取得する際に発生するコストの総和が最小となるように、順序とタイミングを計画する。
先読み部３０７は、先読み計画部３１１が決定した先読み計画に基づいて、サーバ装置２００のデータ配信部２０１からデータセット２０３を取得し、キャッシュ部１０８に格納する。
図１９は、先読みコスト算出部３０９の詳細な構成を示したものである。先読みコスト算出部３０９は、通信料金算出部３２０と、先読みコスト統合部３２１とを含み、ディスク装置等である通信料金情報記憶部６１３（図１８では図示されず）と接続されている。
通信料金情報記憶部６１３は、例えば、通信料金情報６１３を記憶する。通信料金情報６１３は通信回線ごとの通信料金を表すもので、その構造と例を図２０に示す。
通信料金算出部３２０は、利用データ予測部１０２によって予測されたデータセット２０３を先読みするときに発生する通信料金を、通信状況予測部１０３によって予測された通信状況と、通信料金情報６１３とに基づいて、データセット２０３ごとに算出する。例えば利用データリスト６０１のデータセットＤ１（今日のニュース記事）に関して、通信料金算出部３２０は、当該データセット２０３を先読みするときに発生する通信料金Ｒ１（ｔ）を、データセットＤ１の予測データサイズと、通信状況予測リスト６０４の「利用可能な通信回線」と、通信料金情報６１３とから図２１の通信料金リスト６１４のように計算する。通信料金リスト６１４のＲ１（ｔ）は、グラフで表すと図２２の通信料金グラフ６１５ようになる。なお、ここで、無限大（∞）は、例えば、通信料金としてあり得ない高い値を意味する値である。
先読みコスト統合部３２１は、通信料金算出部３２０が算出した通信料金Ｒｎ（ｔ）に基づいて、サーバ装置２００からデータセット２０３を先読みすることで発生するコスト（先読みコスト）を計算する。例えば、時刻ｔにおける先読みコストＣｐｎ（ｔ）は通信料金Ｒｎ（ｔ）に比例するものとし、その係数をｋ１（＞０）とすれば、先読みコストＣｐｎ（ｔ）は数式３のように表される。
図２４は、要求時コスト算出部３０４の詳細な構成を示したものである。要求時コスト算出部３０４は、遅延コスト算出部１２０と、通信料金算出部３２０と、要求時コスト統合部３２２とを含み、遅延コスト定義記憶部６０６と、通信料金情報記憶部６１３と接続されている。
遅延コスト算出部１２０と遅延コスト定義記憶部６０６は、本発明の第１の実施形態における遅延コスト算出部１２０と遅延コスト定義記憶部６０６と同一である。また、通信料金算出部３２０と通信料金情報記憶部６１３は先読みコスト算出部３０９に含まれるものと同じ機能を持ち、先読みコスト算出部３０９と要求時コスト算出部３０４との間で共有される構成としてもよい。
要求時コスト統合部３２２は、通信料金算出部３２０によって算出された通信料金Ｒｎ（ｔ）と遅延コスト算出部１２０によって算出された遅延コストＬｎ（ｔ）に基づいて、サーバ装置２００からデータセット２０３を取得する際に発生する要求時取得コストを計算する。要求時コスト統合部３２２は、例えば、統合関数Ｕ２を用いて、時刻ｔにおいてデータセットＤｎを取得する場合のコストである要求時取得コストＣｏｎ（ｔ）を、数式４により計算する。
なお、数式５のｋ１と数式３のｋ１は必ずしも同じ値である必要はないが、先読みコストと要求時取得コストに含まれる通信料金の影響の程度は同じと考えられるため、ｋ１として同じ値を用いるのが一般的である。
図２５の要求時取得コストグラフ６１７は、利用データ予測部１０２が予測した利用データリスト６０１の中のデータセットＤ１に関して、図１１に示す遅延コストＬ１（ｔ）と図２２に示す通信料金Ｒ１（ｔ）とから算出した要求時取得コストＣｏ１（ｔ）のグラフである（ｋ１＝１．０、ｋ２＝１００．０としている）。
なお、１３時から１８時の間は通信不可能であり、通信料金Ｒ１（ｔ）の値は存在しないが、この区間にデータセットＤ１の先読みを予定しないようにするために、先読みコスト算出部３０９は、この区間の通信料金を無限大として算出する。
以上のようにして先読みコスト算出部３０９が算出した先読みコストＣｐｎ（ｔ）、および要求時コスト算出部３０４が算出した要求時取得コストＣｏｎ（ｔ）を用いて、図１７のコスト期待値算出部１０５が先読みを計画しなかった場合に予想されるコスト（コスト期待値）を算出する。また、先読み計画時コスト算出部３１０が先読みを計画した場合に予想されるコスト（先読み計画時コスト）を算出する。これらの方法を、以下にそれぞれ説明する。
コスト期待値算出部１０５がコスト期待値Ｙｎを算出する方法は、本発明の第１の実施形態と同じである。すなわち、コスト期待値算出部１０５は、数式４に従って算出される要求時取得コストＣｏｎ（ｔ）を用い、数式２に基づいて要求時取得コストの期待値Ｙｎ（ｔ）を算出し、ｔが無限大のときのＹｎ（ｔ）の値であるコスト期待値Ｙｎを算出する。
例えばデータセットＤ１に関する要求時取得コストの期待値Ｙ１（ｔ）のグラフは、図２５のＣｏ１（ｔ）と図１３のｐ１（ｔ）とから、図２６の要求時取得コスト期待値グラフ６１８のように算出される。図２６を参照すると、データセットＤ１を利用することが予想されている７時から８時までの間にＹｎ（ｔ）の値は１４０まで上昇し、その後は変化しない。従ってコスト期待値Ｙｎは１４０となる。
先読み計画時コスト算出部３１０は、時刻ｔにデータセットＤｎの先読みを行う場合に予想されるコストの平均値Ｘｎ（ｔ）（先読み計画時コスト）を、数式６によって算出する。
例えばデータセットＤ１に関する先読み計画時コストＸ１（ｔ）のグラフは、図４の利用確率グラフ６０２と、図２３の先読みコストグラフ６１６と、図２６の要求時取得コスト期待値グラフ６１８とから、図２７の先読み計画時コストグラフ６１９のようになる。先読み計画時コストグラフ６１９を参照すると、７時までは先読みコストＸ１（ｔ）はゼロであり、データセットＤ１を利用することが予想されている７時から８時までの間の先読み計画時コストＸ１（ｔ）は１００から１６０まで増加する。
図１７の対象選別部３０６は、先読み計画時コストＸｎ（ｔ）（データセットＤ１に関しては図２７の先読み計画時コストグラフ６１９で示される）と、コスト期待値Ｙｎ（データセットＤ１に関しては図２６の要求時取得コスト期待値グラフ６１８の、時刻ｔが無限大のときの値として示される）を比較する。もしＸｎ（ｔ）＜Ｙｎとなる区間ｔが存在すれば、その区間で当該データセット２０３の先読みを行えば、先読みを行わない場合と比較してコストを抑制できるため先読みすべきと判断し、それらの利用データ識別情報を出力する。
例えばデータセットＤ１に関して、先読み計画時コストＸ１（ｔ）は先読み計画時コストグラフ６１９に示されるが、コスト期待値Ｙ１は要求時取得コスト期待値グラフ６１８から１４０であるが、７時４０分より前の区間でＸ１（ｔ）＜Ｙ１（＝１４０）となるため、７時４０分までに先読みすべきと判断される。
図２８は、対象選別部３０６が先読みすべきと判断して出力する、データセット２０３のリストである抽出リスト６２０の構造と例とを示す図である。抽出リスト６２０は、図１５に示す第１の実施形態の抽出リスト６１２と比較して、先読み計画時コストＸｎ（ｔ）を含む点が異なる。先読み計画時コストＸｎ（ｔ）は、コスト期待値Ｙｎとともに、のちの先読み最適化処理において利用される。
先読み計画部３１１は、抽出リスト６２０を参照して、先読みすべきと判断された各データセット２０３を先読みする最適な時刻（コストが最小となる時刻）を算出する。このとき、先読み計画部３１１は、データセット２０３の先読みにかかる時間を見積もったり、通信回線が利用できない時間帯に先読みを計画しないようにしたりするため、通信状況予測リスト６０４を参照する。
個別のデータセット２０３に関して最適な先読み時刻は、その先読み計画時コストＸｎ（ｔ）が最小となる時刻であるが、そのような時刻は互いに重複することがある。そのため、各データセット２０３の先読みタイミングが重複しないという条件で、先読み計画時コストＸｎ（ｔ）の総和が最小となるように先読み計画部３１１がデータセット２０３ごとに先読み時刻ｔをスケジューリングし、その結果を計画リスト６２１として出力する。このような問題はいわゆるスケジューリング問題として知られており、ここでは詳細な手法についての説明は省略する。
図２９は計画リスト６２１の構造と例とを示す図である。図２９に示すように、計画リスト６２１は、利用データ識別情報、取得開始時刻の組み合わせを含む。
なお、先読み計画部３１１は、スケジューリング処理の際に抽出リスト６２０に含まれるデータセット２０３の一部を先読みしないという判断を行ってもよい。これには、例えば抽出リスト６２０に含まれるデータセット２０３が非常に多いため全てのデータを先読みできない場合や、計画された先読み時刻ｔにおける先読み計画時コストＸｎ（ｔ）がコスト期待値Ｙｎと同じかそれ以上となり、当該データを先読みすると却ってコストが高くなる場合が含まれる。データセット２０３の先読みを行わない場合は要求時取得コストＹｎが発生するため、当該データセット２０３の先読みコストとして、先読み計画時コストＸｎ（ｔ）の代わりにコスト期待値Ｙｎを用いる。このようにすることで、全体として最もコストが小さくなるように先読み対象から除外するデータセット２０３を選択する処理を、スケジューリング処理の一部に含めることができる。
また、対象選別部３０６が、先読みを計画しなかった場合に発生するコストが小さいデータセット２０３について先読み対象から除外するようにしてもよい。このようなデータセット２０３としては、例えばコスト期待値Ｙｎと先読み計画時コストＸｎ（ｔ）の最小値の差が小さなものが該当する。先読み計画部３１１がスケジューリングを行う際の計算量は、スケジューリング対象である抽出リスト６２０のデータセット２０３数の増加につれて爆発的に増大するが、このように対象選別部３０６が先読み対象を絞り込むことで、先読み計画部３１１の計算量を抑制できる。
本実施の形態において、データセット２０３を取得する際の通信料金だけでなく、他の通信コスト、例えば移動端末３００やサーバ装置２００の消費電力、あるいはサーバ装置２００の処理時間に応じた利用料金などを考慮してコストを算出するようにしても良い。このようなコストは、図１９や図２４の通信料金算出部３２０が、データセット２０３の取得に必要な通信料金をコストとして算出し、先読みコスト統合部３２１や要求時取得コスト統合部３２２が当該コストを他のコストと統合するのと同様の方法で算出できる。このようにすることで、データセット２０３を先読みする場合と先読みしない場合のコストをより正確に比較することができる。
次に、図１８乃至図３０を参照し、具体的な例を示して本実施の形態の動作について詳細に説明する。
図３０は、本実施形態の全体の動作を示すフローチャートである。図３０のステップＳ２０１〜Ｓ２０３は、図１６に示す第１の実施形態のステップＳ１０１〜Ｓ１０３と同じであるので、説明は省略する。
ステップＳ２０４において、先読みコスト算出部３０９は、利用データリスト６０１と、利用確率グラフ６０２と、通信状況予測リスト６０４とに基づいて、データセット２０３を先読みするときに発生する先読みコストである、図２３の先読みコストグラフ６１６をデータセット２０３ごとに算出する。また、要求時コスト算出部３０４は、利用データリスト６０１と、利用確率グラフ６０２と、通信状況予測リスト６０４とに基づいて、データセット２０３を先読みせず、当該データを移動端末１００のアプリケーション（図示せず）が利用しようとした時点でサーバ装置２００から取得するときに発生するコストである、図２５の要求時取得コストグラフ６１７をデータセット２０３ごとに算出する。さらに、先読みコストグラフ６１６と、要求時取得コストグラフ６１７と、利用確率グラフ６０２とに基づいて、先読み計画時コスト算出部３１０が先読み計画時コストグラフ６１９をデータセット２０３ごとに算出し、コスト期待値算出部１０５が要求時取得コスト期待値グラフ６１８とコスト期待値Ｙｎをデータセット２０３ごとに算出する。
次に、このようにして利用データリスト６０１のデータセット２０３ごとに算出した先読み計画時コスト、およびコスト期待値に基づいて、対象選別部３０６が、利用データリスト６０１の利用データ識別情報に対応するデータセット２０３を先読みすべきかどうかを判断して図２８に示すような抽出リスト６２０を生成する（ステップＳ２０５）。
先読み計画部３１１は、通信状況予測部１０３によって予測された将来の通信状況である通信状況予測リスト６０４に基づいて、対象選別部３０６が生成した抽出リスト６２０に示されるデータセット２０３をサーバ装置２００から取得する時刻を計画し、計画リスト６２１を生成し、出力する（ステップＳ２０６）。
最後に、先読み計画部３１１によって生成された計画リスト６２１に基づいて、先読み部３０７は、サーバ装置２００のデータ配信部２０１からデータセット２０３を取得し（ステップＳ２０７〜Ｓ２０８）、キャッシュ部１０８に格納する（ステップＳ２０９）。先読み部３０７は、計画リスト６２１にあるすべてのデータセット２０３を取得しキャッシュするまで、ステップＳ２０７〜Ｓ２０９を繰り返す。
（第２の実施形態の変形１）
第１の実施形態と同様に、利用データ予測部１０２は、利用データの予測に於いて、利用確率グラフ６０２等で表される利用確率を出力する代わりに、利用予想時刻だけを出力しても良い。
この場合、先読み計画時コスト部３１０が算出する、データセット２０３の先読み計画時コストグラフ６１９は、利用予想時刻前は先読みコストグラフ６１６と、それ以降はコスト期待値Ｙｎ（本変形に於いては要求時取得コストでもある）と一致する。したがって、対象選別部３０６は、利用予想時刻以前の時間帯内に、Ｘｎ（ｔ）＜Ｙｎとなる区間ｔが存在すれば、そのデータセット２０３を当該区間ｔの何れかの時点で、先読みすべきと判断する。
（第２の実施形態の変形２）
本実施の形態でも、本発明にかかる情報処理装置７００（移動端末３００）は、第１の実施形態に於ける図１７と同様な構成を取ることが出来る。本実施形態の予測取得部１１２は、予測装置８００から、利用データリスト６０１、利用確率リスト６０３、通信状況予測リスト６０４、通信料金リスト６１４等を取得して、予測記憶部１１１に格納する。本形態のコスト算出部１０９は、予測記憶部１１１から、利用データリスト６０１、利用確率リスト６０３、通信状況予測リスト６０４、通信料金リスト６１４等を読み出して、先読み計画時コストＸｎ（ｔ）、コスト期待値Ｙｎ等を算出する。
（第２の実施形態の変形３）
対象選別部３０６は、抽出リスト６２０を作成する際に、先読み計画時コストＸｎ（ｔ）、コスト期待値Ｙｎの代わりに、先読み区間、または、先読み区間内の一時点を取得開始時刻として抽出リスト６２０に含めても良い。取得開始時刻は、例えば、先読み区間内で、先読みコストが最低になる時点である。また、この場合、先読み計画部３１１は存在せず、先読み部３０７が、抽出リスト６２０に基づいて、利用データ識別情報で示されるデータセット２０３を、取得開始時刻に読み込んでも良い。
上述した本実施形態における第１の効果は、データの利用が予測される時点の取得コストと先読みするコストを対比した上で、先読みコストの方が低いデータを、先読みコストが低いタイミングを選択して先読みが行える点である。
その理由は、コスト算出部３１２が複数のデータセット２０３のおのおのについて利用が予測される時点の取得コスト、及び、先読み実行時の先読みコストを算出し、対象選別部３０６が、その両者に基づいて先読みするデータセット２０３を選択し、その先読みすべきタイミングを選択するからである。
上述した本実施形態における第２の効果は、より多くのデータセット２０３を対象として先読み時刻をスケジューリングできるようになる点である。
その理由は、先読みを計画しなかった場合に発生するコストが小さいデータセット２０３については、先読み計画部３１１がデータセット２０３の最適な先読み時刻をスケジューリングする前に対象選別部３０６が先読み対象から除外するようにすることで、先読み計画部３１１がスケジューリングを行うの際の計算量を抑制できるからである。
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
本発明の第３の実施形態の情報処理装置７００（移動端末３００）の構成は、図１８に示す本発明の第２の実施形態の構成と同様であるが、先読みコスト算出部３０９が図３１に示す先読みコスト算出部３０９ｂに置き換えられている点で第２の実施形態の構成とは異なる。
本形態の移動端末３００は、データセット２０３を先読みしキャッシュ部１０８に格納した後、当該データセット２０３を移動端末３００のアプリケーション（図示せず）が利用しようとした時点では、サーバ装置２００上にある最新のデータと比較して一般的にその内容が古くなっている（鮮度劣化する）ことを考慮し、不必要に早い時点で先読みを行わないように先読みのタイミングを選択する。
図３１は、第３の実施形態における先読みコスト算出部３０９ｂの詳細な構成を示したものである。先読みコスト算出部３０９ｂは、通信料金算出部３２０と、鮮度劣化コスト算出部３２３と、先読みコスト統合部３２４とを含み、ディスク装置等である通信料金情報記憶部６１３および鮮度劣化コスト定義記憶部６２２（図１８では図示されず）と接続されている。第３の実施形態における先読みコスト算出部３０９ｂは、利用データ予測部１０２によって予測されたデータセット２０３を先読みするときに発生する通信料金と、先読みしたデータセット２０３の鮮度劣化に由来するコスト（鮮度劣化コスト）を、先読み実行時コストとしてデータセット２０３ごとに算出する。
図３１の通信料金算出部３２０と通信料金情報６１３は、本発明の第２の実施形態の先読みコスト算出部３０９に含まれるものと同じである。
鮮度劣化コスト算出部３２３は、利用データ予測部１０２によって予測されたデータセット２０３を先読みした後に発生する鮮度劣化コストを、鮮度劣化コスト定義記憶部６２２に格納されている鮮度劣化コスト定義に基づいて、データセット２０３ごとに算出する。データセット２０３の鮮度劣化コストは、データの先読みを行ってから当該データをアプリケーションが利用するまでの時間の長さに依存し、その時間が短ければ鮮度劣化は小さく、長ければ鮮度劣化は大きい。図３２の鮮度劣化コストグラフ６２３はこのような考え方に基づいて、鮮度劣化コスト算出部３２３が算出した鮮度劣化コスト定義の一例である。Ｆ１（ｔ）は、時刻ｔにデータセットＤ１を先読みしたときの鮮度劣化コストを表している。この例は、図４の利用確率グラフ６０２、あるいは図５の利用確率リスト６０３に示されるように、データセットＤ１の利用確率が７時〜８時で０．８と予測されているとき、概ね７時より前に先読みする場合の鮮度劣化コストは最大値０．８となり、概ね８時より後に先読みする場合の鮮度劣化コストは最小値の０となることを示す。鮮度劣化コストＦｎ（ｔ）の計算方法は後述する。
先読みコスト統合部３２４は、通信料金算出部３２０によって算出された通信料金Ｒｎ（ｔ）と鮮度劣化コスト算出部３２３によって算出された鮮度劣化コストＦｎ（ｔ）に基づいて、データセットＤｎを先読みする際に発生する先読みコストを計算する。先読みコスト統合部３２４は、例えば、統合関数Ｕ３を用いて、時刻ｔにおいてデータセットＤｎを取得する場合のコストである先読みコストＣｐｎ（ｔ）を、数式７により計算する。
図３３の先読みコストグラフ６２４は、利用データ予測部１０２が予測した利用データリスト６０１の中のデータセットＤ１に関して、鮮度劣化コスト算出部３２３が算出した図３２に示す鮮度劣化コストグラフ６２３と、通信料金算出部３２０が算出した図２２に示す通信料金グラフ６１５とから算出した先読みコストＣｐ１（ｔ）のグラフである。ここでは、ｋ１＝１．０、ｋ２＝ｋ３＝１００．０としている。
以上のようにして先読みコスト算出部３０９ｂが算出した先読みコストＣｐｎ（ｔ）、および要求時コスト算出部３０４が算出した要求時取得コストＣｏｎ（ｔ）を用いて、図１８のコスト期待値算出部１０５が先読みを計画しなかった場合に予想されるコスト（コスト期待値）を算出する。先読み計画時コスト算出部３１０が先読みを計画した場合に予想されるコスト（先読み計画時コスト）を算出する。それらの方法は、それぞれ第２の実施形態（その変形を含む）における方法と同じであるので、詳細な説明は省略する。
例えばデータセットＤ１に関する要求時取得コストの期待値Ｙ１（ｔ）のグラフは図２６の要求時取得コスト期待値グラフ６１８と同じであり、コスト期待値Ｙｎは１４０となる。また、先読み計画時コストＸ１（ｔ）のグラフは、図４の利用確率グラフ６０２と、図３３の先読みコストグラフ６２４と、図２６の要求時取得コスト期待値グラフ６１８とから、図３４の先読み計画時コストグラフ６２５ようになる。図２７に示す、第２の実施形態における先読み計画時コストグラフ６１９との違いは、概ね８時より前の区間で鮮度劣化コストが加味された値となっている点である。
対象選別部３０６が、このようにして算出された先読み計画時コストＸｎ（ｔ）とコスト期待値Ｙｎを比較して、先読みすべきデータセット２０３を判断する方法は、第２の実施形態における方法と同じである。例えばデータセットＤ１に関して、先読み計画時コストＸ１（ｔ）は図３４の先読み計画時コストグラフ６２５に示されるが、７時より前の区間でＸ１（ｔ）＜Ｙ１（＝１４０）となるため、７時までに先読みすべきと判断される。
その後、先読み計画部３１１が先読み時刻をスケジューリングし、先読み部３０７がサーバ装置２００のデータ配信部２０１からデータセット２０３を取得してキャッシュ部１０８に格納する方法も、第２の実施形態における方法と同じである。
鮮度劣化コスト算出部３２３は、図３２の鮮度劣化コストグラフ６２３に示されるような鮮度劣化コストＦｎ（ｔ）を、例えば次のようにして計算する。まず、鮮度劣化コスト算出部３２３は、データセットＤｎに関する基本鮮度劣化ｆｎ（ｔ）を入力する。基本鮮度劣化ｆｎ（ｔ）は、例えば、移動端末３００の利用者により、鮮度劣化コスト定義記憶部６２２に基本鮮度劣化グラフ６２６として格納される。鮮度劣化コスト定義記憶部６２２に格納される基本鮮度劣化ｆｎ（ｔ）は、一つでも良いし、データやアプリケーションの種類対応に異なったものを格納されても良い。図３５の基本鮮度劣化グラフ６２６は、データセットＤ１に関する基本鮮度劣化ｆ１（Ｔ）の例を示している。ｆ１（Ｔ）の値は、データセットＤ１をサーバ装置２００から先読みした後の経過時間Ｔに対する鮮度劣化の度合いを示しており、データセットＤ１の先読み後、３６００秒（１時間）が経過すると最大値１．０となる。データセットＤｎに関する鮮度劣化コストＦｎ（ｔ）は、基本鮮度劣化ｆｎ（ｔ）と、データセットＤｎの利用確率密度ｐｎ（ｔ）を用いて、数式９に従って算出される。鮮度劣化コスト算出部３２３は、算出後、鮮度劣化コストＦｎ（ｔ）を鮮度劣化コスト定義記憶部６２２に格納する。
鮮度劣化コストグラフ６２３は、厳密には以上のようにして計算されるが、鮮度劣化コスト算出部３２３は、例えば図３６の鮮度劣化コストグラフ６２７のように単純化したものを生成してもよい。
また、図３５の基本鮮度劣化グラフ６２６は、一般にはデータやアプリケーションの種類によってさまざまである。例えば地図データは変化しにくいため鮮度劣化は小さいが、鉄道の運行情報は頻繁に変化するため鮮度劣化は大きい。そのため、地図データは取得後３年間をかけて価値が緩やかに減少する（鮮度劣化が１．０まで上昇する）ようにしてもよいし、鉄道の運行情報は取得後１０分で価値が半減する（鮮度劣化が０．５まで上昇する）ようにしてもよい。
本実施の形態において、データセット２０３を先読みしてキャッシュ部１０８に格納した後、定期的に当該データセット２０３をサーバ装置２００から取得して更新するような場合には、先読みしたデータセット２０３の更新のために必要な通信料金などのコストを、先読みコスト算出部３０９ｂがさらに算出して、先読みコストＣｐｎ（ｔ）に加算するようにしても良い。（第３の実施形態の変形）
第１の実施形態と同様に、利用データ予測部１０２は、利用データの予測に於いて、利用確率グラフ６０２等で表される利用確率を出力する代わりに、利用予想時刻ｕだけを出力しても良い。この場合、Ｆｎ（ｔ）はｆｎ（ｕ−ｔ）となる。従って、鮮度劣化コスト算出部３２３は、特にＦｎ（ｔ）を算出せず、鮮度劣化コスト定義記憶部６２２に記憶されている基本鮮度劣化グラフ６２６を参照してｆｎ（ｕ−ｔ）を算出し、Ｆｎ（ｔ）の値としても良い。
上述した本実施形態における効果は、不必要に早い時点で先読みを行わないように先読みのタイミングを選択できることである。このため、時間経過と共に更新され得るデータセット２０３を先読みしてキャッシュ部１０８に格納した後、当該データセット２０３を移動端末３００のアプリケーション（図示せず）が利用しようとした時点では、古くなっているという可能性を低下できる。その理由は、先読みコスト算出部３０９ｂが、先読み実行時のデータセット２０３の鮮度劣化ｆｎ（ｔ）を反映した先読みコストを算出するからである。
（第４の実施形態）
次に、本発明の第４の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
図３７は、本発明の第４の実施形態の構成を示すブロック図である。図３７を参照すると、本実施形態の情報処理装置７００（サーバ装置５００）は、移動端末４００と通信経路（図示せず）を介して接続される。
移動端末４００は、行動情報収集部４０１と、先読み部３０７と、キャッシュ部１０８と、アクセス部１１０とを含む。
サーバ装置５００は、行動予測部１０１と、利用データ予測部１０２と、通信状況予測部１０３と、コスト算出部３１２と、対象選別部３０６と、先読み計画部３１１と、データ配信部２０１と、データ記憶部２０２とを含む。コスト算出部３１２は、先読みコスト算出部３０９と、先読み計画時コスト算出部３１０と、要求時コスト算出部３０４と、コスト期待値算出部１０５とを含む。
本実施形態に於いては、図１７に示す第２の実施形態と比較して、行動予測部１０１と、利用データ予測部１０２と、通信状況予測部１０３と、コスト算出部３１２と、対象選別部３０６と、先読み計画部３１１とが移動端末４００ではなくサーバ装置５００に存在する点が異なる。さらにまた、第２の実施形態と比較して、移動端末４００に行動情報収集部４０１が追加されている点が異なる。尚、第２の実施形態と同一の構成要素には同一符号を付してある。
移動端末４００の行動情報収集部４０１は、例えば利用者の過去の移動端末４００の操作履歴や移動履歴など、行動予測部１０１が利用者の行動（行動予定情報）を予測するのに必要な行動情報を収集してサーバ装置５００に送信する。
次に、図３７および図３８を参照して、本実施の形態の全体の動作について詳細に説明する。
図３８は、本実施形態の全体の動作を示すフローチャートである。
まず、移動端末４００の行動情報収集部４０１は、例えば移動端末４００の操作履歴や移動履歴などの行動情報を収集してサーバ装置５００に送信する（図３８のステップＳ３１）。
次に、サーバ装置５００の行動予測部１０１は、受信した行動情報に基づいて、移動端末４００の利用者の将来の操作内容や移動先などの行動を予測する（図１４のステップＳ３０２）。
これに続く、ステップＳ３０３〜Ｓ３０７は、図３０に示す第２の実施形態のステップＳ２０２〜Ｓ２０６と同じであるので、説明は省略する。
次に、先読み計画部３１１によって生成された図２９に示すような計画リスト６２１が先読み部３０７に転送される（ステップＳ３０８）。続けて、先読み部３０７は、計画リスト６２１に基づいて、サーバ装置５００のデータ配信部２０１からデータセット２０３を取得し（ステップＳ３０９〜Ｓ３１０）、キャッシュ部１０８に格納する（ステップＳ３１１）。
尚、先読み計画部３１１は、ステップＳ３０８において計画リスト６２１を転送する際、一度に転送するのではなく複数回に分けて転送するようにしてもよい。例えば、ステップＳ３０８において、先読み計画部３１１は、先読み部３０７が最初に先読みすべきデータセット２０３（例えば、計画リスト６２１の一行目（データセットＤ１）の識別情報）のみ転送しても良い。先読み部３０７が、当該データセット２０３をサーバ装置５００から取得し、キャッシュ部１０８への格納を終えた後（ステップＳ３０９〜Ｓ３１１）、ステップＳ３０８に戻って、先読み計画部３１１が、計画リスト６２１の次に先読みすべきデータセット２０３（例えばＤ６）の識別情報を転送する、ということを繰り返すようにしてもよい。あるいは、計画リスト６２１の次の識別情報を、ステップＳ３１０でデータセット２０３を先読みする際に同時に転送するようにしてもよい。
また、本実施形態ではサーバ装置５００が先読み対象の計算とデータ配信の機能を持っているが、これらの機能を複数の異なるサーバ装置に配置するように構成してもよい。すなわち、図３７のサーバ装置５００は、行動予測部１０１と、利用データ予測部１０２と、通信状況予測部１０３と、先読みコスト算出部３０９と、先読み計画時コスト算出部３１０と、要求時コスト算出部３０４と、コスト期待値算出部１０５と、対象選別部３０６と、先読み計画部３１１とを含む先読み対象計算サーバ装置と、データ配信部２０１を含むデータ配信サーバ装置とで構成してもよい。
また、移動端末４００のアプリケーション（図示せず）がサーバ装置５００のアプリケーション（図示せず）と定期的に通信しており、その通信の状況からサーバ装置５００の行動予測部１０１が移動端末４００の現在位置、将来の移動先、ユーザの操作などを推定できる場合には、本実施の形態は、行動情報収集部４０１を含まない構成としてもよい。このような通信の例としては、現在位置周辺の地図を表示するＷｅｂアプリケーションにおいて、現在位置をパラメータとしてサーバ装置５００に地図画像を要求するものなどが挙げられる。
あるいは、移動端末４００から得られる情報を用いずに、サーバ装置５００に蓄積されているスケジュールなどの各種データセット２０３（図示せず）のみから行動予測部１０１が移動端末４００の現在位置、将来の移動先、ユーザの操作などを推定できる場合、本実施の形態は、行動情報収集部４０１を含まない構成としてもよい。
また、第１の実施形態と同様に、本発明の情報処理装置７００が、先読み計画部３１１を持たず、算出部３１２の代わりにコスト算出部１０９を、対象選別部３０６の代わりに対象選別部１０６を持つ構成としてもよい。
また、第３の実施形態と同様に、先読みしたデータセット２０３の鮮度劣化を考慮するため、本発明の情報処理装置７００が、先読みコスト算出部３０９の代わりに先読みコスト算出部３０９ｂを持つ構成としてもよい。
さらに、本実施の形態でも、サーバ装置５００が行動予測部１０１、利用データ予測部１０２、通信状況予測部１０３を備える代わりに、図１７に於ける予測記憶部１１１と予測取得部１１２を備え、予測装置８００と接続されていても良い。
上述した本実施形態における効果は、第２の実施形態の効果に加えて、先読み候補となるデータセット２０３の予測や、先読みコスト、要求時取得コストの算出をより高い精度で行うことが可能になる点である。その１番目の理由は、ネットワークの輻輳状態、電車の遅延や道路の渋滞などの交通情報、インターネットのＷｅｂページのリンク構造など、移動端末４００よりもサーバ装置５００で取得や処理を行った方が効率の良い情報や、サーバ装置５００のみが保有している情報を利用して、データセット２０３の予測や、先読みコスト、要求時取得コストの算出を行えるからである。また、その２番目の理由は、移動端末４００の行動情報収集部４０１から複数のユーザの行動履歴をサーバ装置５００に集約し、複数のユーザの行動履歴から統計的に算出した、一般的なユーザの行動パターンを利用してより精度の高い行動予測を行えるからある。
（第５の実施形態）
図３９は、本発明の第５の実施形態の構成を示すブロック図である。情報処理装置７００は、予測格納手段１１１と、コスト算出手段１０９と選別手段１０６を備える。または、情報処理装置７００は、予測格納手段１１１と、コスト算出手段３１２と選別手段３０６を備える。
予測格納手段１１１は、複数のデータセット２０３の各々について、アクセスの予想時刻、並びに、予想時刻にアクセス手段１１０が通信路経由で当該データセット２０３にアクセスする場合の通信コストである予想時通信コスト、若しくは、予想時刻における通信速度を格納する。
コスト算出手段１０９またはコスト算出手段３１２は、複数のデータセット２０３の各々について、予想時通信コストに対して非減少な要求時取得コスト、または、通信路経由で当該データセット２０３を取得するのに要する予想時間および当該予想時間に対して非減少な要求時取得コストを算出する。
選別手段１０６または選別手段３０６は、要求時取得コストの大きなデータセット２０３を優先的に選択し、選択したデータセット２０３の識別情報を選択結果として出力する。
本実施形態の情報処理装置７００は、データの利用が予測される時点の取得コストが高いデータセット２０３を優先的に先読みできる。従って、データを、利用が予測される時点のコストより低いコストで取得できる可能性が高い。
その理由は、コスト算出部１０９が複数のデータセット２０３のおのおのについて利用が予測される時点の取得コストまたはその期待値を算出し、その値が大きいデータセット２０３を対象選別部１０６が優先的に選別し、選別されたデータセット２０３を先読み部１０７が先読みするからである。
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されのではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。例えば、先読みコスト算出部３０９と要求時コスト算出部３０４の構成は適宜変更してもよい。また、例えば、第２の実施形態において、データセット２０３の取得時の遅延を考慮する必要がない（数式５のｋ２を０とする）場合は、要求時コスト算出部３０４が遅延コスト算出部１２０を含まない構成としてもよい。また、例えば、第３の実施の形態において、データセット２０３の先読みや取得時の通信料金を考慮する必要がない（数式８のｋ３を０とする）場合は、先読みコスト算出部３０９と要求時コスト算出部３０４が通信料金算出部３２０を含まない構成としてもよい。
この出願は、２０１１年６月２０日に出願された日本出願特願２０１１−１３６４９０を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。Next, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
(First embodiment)
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a first embodiment of an information processing apparatus 700 (mobile terminal 100) according to the present invention. Referring to FIG. 1, an information processing apparatus 700 (mobile terminal 100) according to the present embodiment is connected to a
The
Each unit is configured by hardware such as a logic circuit, but may be configured by a computer including a CPU (Central Processing Unit) and a storage medium such as a memory and a disk device. In this case, the storage medium may store a program for causing each unit to function by being executed by the CPU of the computer. The same applies to the following embodiments unless otherwise specified.
The
The
The
The
Based on the user behavior (behavior schedule information) predicted by the
In the
The usage probabilities P1 to P6 of each
Note that the usage probability shown in the usage probability graph 602 is an example, and the usage probability may be expressed by a mathematical expression such as a normal distribution or another probability distribution, or the
When predicting the usage probability of each piece of data in the
The communication
FIG. 6 is a diagram illustrating a structure and an example of the communication
The communication speed can be determined with reference to communication speed information 605 as shown in FIG. 7, for example. Also, especially when using an outdoor wireless communication line, the communication speed varies finely depending on the current position of the user, so the
The requested
For each
The
The
The
The
FIG. 8 shows a detailed configuration of the on-demand
The delay
The delay
Here, the delay
In addition, for example, when it takes time to acquire information about a restaurant that a user wants to use for lunch in the early morning rather than in the early morning, Therefore, the delay cost is considered to be large. In this way, when the delay cost depends on various conditions, the delay
FIG. 10 shows a delay cost list 607 calculated by the delay
The request-time
The expected
The cost expectation
Yn (t) represents an expected value of the cost generated by acquiring the data set Dn by the time t, and is an expected cost when the data set Dn is not prefetched (when not prefetched). That is, the expected cost value Yn is equal to the value of Yn (t) when t is infinite. In the example of FIG. 14, the expected cost
The
FIG. 15 is a diagram illustrating a structure and an example of an extraction list 612 that is a list of the prefetch target data set 203 output from the
Each cost of the request time acquisition cost graph 609, the use probability density 610, and the request time acquisition cost expected value graph 611 is represented by a graph, but may be represented by a table in the same manner as the delay cost graph 608.
Next, the operation of this embodiment will be described in detail with reference to FIGS.
FIG. 16 is a flowchart showing the overall operation of the present embodiment.
First, the
Next, the usage
As shown in FIG. 3, the usage
Next, the communication
Next, based on the
Next, based on the expected cost value calculated for each
Finally, based on the extraction list 612 generated by the
If the number of
If the
The delay cost
(
In the usage data prediction, the usage
In this case, the usage
In this modification, the
(Modification 2 of the first embodiment)
In the first embodiment, the acquisition cost of the
In this case, the communication
Note that the amount of power consumed for communication differs between wired communication and wireless communication. Further, in the case of wireless communication, the amount of power consumption also varies depending on the location where the
In this modification, the
(Modification 3 of the first embodiment)
FIG. 17 is a block diagram showing a configuration of Modification 3 of the first embodiment of the present invention. Referring to FIG. 17, the information processing apparatus 700 (mobile terminal 900) of this embodiment is connected to the
The mobile terminal 900 of this embodiment includes a
In addition, the mobile terminal 900 of this embodiment does not need to include the
The effect of the present embodiment is that the
The reason is that the
(Second Embodiment)
FIG. 18 is a block diagram showing the configuration of the second exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG. 18, the information processing apparatus 700 (mobile terminal 300) of the present embodiment is connected to the
Compared to the
The prefetch
The requested
For each
Should the
The
The
FIG. 19 shows a detailed configuration of the prefetch
The communication fee
The communication
The prefetch
FIG. 24 shows a detailed configuration of the on-demand
The delay
The request-time
Note that k1 in Equation 5 and k1 in Equation 3 do not necessarily have the same value, but the degree of influence of the communication charge included in the prefetch cost and the acquisition cost at the time of request is considered to be the same. It is common to use.
The requested acquisition cost graph 617 in FIG. 25 shows the delay cost L1 (t) shown in FIG. 11 and the communication fee R1 (see FIG. 22) for the data set D1 in the
Note that communication is not possible between 13:00 and 18:00, and there is no value for the communication fee R1 (t). However, in order not to prefetch the data set D1 in this section, the prefetch
The expected cost value calculation unit of FIG. 17 using the prefetch cost Cpn (t) calculated by the prefetch
The method by which the expected cost
For example, the expected value Y1 (t) expected value Y1 (t) of the requested acquisition cost for the data set D1 can be obtained from the expected acquired cost expected value graph 618 of FIG. 26 from Co1 (t) of FIG. Is calculated as follows. Referring to FIG. 26, the value of Yn (t) increases to 140 between 7 o'clock and 8 o'clock when it is expected to use the data set D1, and does not change thereafter. Therefore, the expected cost value Yn is 140.
The prefetch planning
For example, the prefetch planning cost X1 (t) graph for the data set D1 is obtained from the utilization probability graph 602 in FIG. 4, the prefetch cost graph 616 in FIG. 23, and the expected acquisition cost expected value graph 618 in FIG. 27 is a prefetch planning cost graph 619. Referring to the prefetch planning cost graph 619, the prefetch cost X1 (t) is zero until 7 o'clock, and the prefetch planning cost from 7 o'clock to 8 o'clock, which is expected to use the data set D1. X1 (t) increases from 100 to 160.
The
For example, regarding the data set D1, the look-ahead planning cost X1 (t) is shown in the look-ahead planning cost graph 619, and the expected cost value Y1 is the expected acquisition cost expected value graphs 618 to 140, but from 7:40. Since X1 (t) <Y1 (= 140) in the previous section, it is determined that prefetching should be performed by 7:40.
FIG. 28 is a diagram illustrating a structure and an example of an extraction list 620 that is a list of the
The
The optimum look-ahead time for the
FIG. 29 is a diagram showing a structure and an example of the plan list 621. As shown in FIG. 29, the plan list 621 includes a combination of usage data identification information and acquisition start time.
Note that the
Further, the
In the present embodiment, not only the communication fee for acquiring the
Next, the operation of this embodiment will be described in detail with reference to FIGS.
FIG. 30 is a flowchart showing the overall operation of the present embodiment. Steps S201 to S203 in FIG. 30 are the same as steps S101 to S103 in the first embodiment shown in FIG.
In step S204, the prefetch
Next, based on the prefetch planning cost calculated for each
The
Finally, based on the plan list 621 generated by the
(
Similar to the first embodiment, the usage
In this case, the prefetch planning cost graph 619 of the
(Modification 2 of the second embodiment)
Also in this embodiment, the information processing apparatus 700 (mobile terminal 300) according to the present invention can have the same configuration as that of FIG. 17 in the first embodiment. The
(Modification 3 of the second embodiment)
When creating the extraction list 620, the
The first effect of the present embodiment described above is to select the timing at which the prefetch cost is low for the data with the lower prefetch cost after comparing the acquisition cost at the time when the use of the data is predicted and the prefetch cost. It is a point that can be read ahead.
The reason is that the cost calculation unit 312 calculates the acquisition cost when the use is predicted for each of the plurality of
The second effect of the present embodiment described above is that the prefetch time can be scheduled for more data sets 203.
The reason for this is that for the
(Third embodiment)
Next, a third embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
The configuration of the information processing apparatus 700 (mobile terminal 300) of the third embodiment of the present invention is the same as the configuration of the second embodiment of the present invention shown in FIG. Is different from the configuration of the second embodiment in that it is replaced with a prefetch
The mobile terminal 300 according to the present embodiment pre-reads the
FIG. 31 shows a detailed configuration of the prefetch
The communication
The freshness degradation
The prefetch
The look-ahead cost graph 624 in FIG. 33 communicates with the freshness degradation cost graph 623 shown in FIG. 32 calculated by the freshness degradation
The expected cost calculation unit in FIG. 18 using the prefetch cost Cpn (t) calculated by the prefetch
For example, the graph of the expected acquisition cost expected value Y1 (t) for the data set D1 is the same as the required acquisition cost expected value graph 618 of FIG. 26, and the expected cost value Yn is 140. Further, the prefetch planning cost X1 (t) graph is derived from the use probability graph 602 in FIG. 4, the prefetch cost graph 624 in FIG. 33, and the demanded acquisition cost expected value graph 618 in FIG. The planned cost graph 625 is as follows. The difference from the prefetch planning cost graph 619 in the second embodiment shown in FIG. 27 is that the freshness degradation cost is taken into account in the section before 8 o'clock.
The method in which the
Thereafter, a method in which the
The freshness degradation
Strictly, the freshness degradation cost graph 623 is calculated as described above, but the freshness degradation
In addition, the basic freshness degradation graph 626 of FIG. 35 generally varies depending on the type of data and application. For example, the map data is difficult to change, so the deterioration of freshness is small. However, since the railway operation information changes frequently, the freshness deterioration is large. For this reason, the map data may be gradually reduced in value over three years after acquisition (freshness degradation increases to 1.0), and the value of the railway operation information is halved 10 minutes after acquisition. (Freshness degradation increases to 0.5).
In this embodiment, after the
As in the first embodiment, the usage
The effect of the present embodiment described above is that the prefetch timing can be selected so that prefetching is not performed at an unnecessarily early time. For this reason, after prefetching the
(Fourth embodiment)
Next, a fourth embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
FIG. 37 is a block diagram showing a configuration of the fourth exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG. 37, the information processing apparatus 700 (server apparatus 500) of the present embodiment is connected to the
The
The server device 500 includes a
In the present embodiment, compared to the second embodiment shown in FIG. 17, the
The behavior
Next, with reference to FIGS. 37 and 38, the overall operation of the present embodiment will be described in detail.
FIG. 38 is a flowchart showing the overall operation of this embodiment.
First, the behavior
Next, the
Subsequent steps S303 to S307 are the same as steps S202 to S206 of the second embodiment shown in FIG.
Next, the plan list 621 as shown in FIG. 29 generated by the
Note that when the plan list 621 is transferred in step S308, the
In the present embodiment, the server apparatus 500 has functions for prefetched calculation and data distribution. However, these functions may be arranged in a plurality of different server apparatuses. That is, the server apparatus 500 in FIG. 37 includes a
In addition, an application (not shown) of the
Alternatively, without using the information obtained from the
Similarly to the first embodiment, the
Similarly to the third embodiment, the
Further, in the present embodiment, the server device 500 includes the prediction storage unit 111 and the
In addition to the effects of the second embodiment, the effects of the present embodiment described above enable prediction of the
(Fifth embodiment)
FIG. 39 is a block diagram showing a configuration of the fifth exemplary embodiment of the present invention. The
The prediction storage means 111 is the estimated access cost for each of the plurality of
The
The
The
The reason is that the
Although the present invention has been described with reference to the embodiments, the present invention is not limited to the above embodiments. Various changes that can be understood by those skilled in the art can be made to the configuration and details of the present invention within the scope of the present invention. For example, the configurations of the prefetch
This application claims the priority on the basis of Japanese application Japanese Patent Application No. 2011-136490 for which it applied on June 20, 2011, and takes in those the indications of all here.
１００ 移動端末
２００ サーバ装置
３００ 移動端末
４００ 移動端末
５００ サーバ装置
１０１ 行動予測部
１０２ 利用データ予測部
１０３ 通信状況予測部
１０４ 要求時コスト算出部
１０５ コスト期待値算出部
１０６ 対象選別部
１０７ 先読み部
１０８ キャッシュ部
１０９ コスト算出部
１１０ アクセス部
１１１ 予測記憶部
１１２ 予測取得部
１２０ 遅延コスト算出部
１２１ 要求時コスト統合部
２０１ データ配信部
２０２ データ記憶部
２０３ データセット
３０４ 要求時コスト算出部
３０６ 対象選別部
３０７ 先読み部
３０９ 先読みコスト算出部
３０９ｂ 先読みコスト算出部
３１０ 先読み計画時コスト算出部
３１１ 先読み計画部
３２０ 通信料金算出部
３２１ 先読みコスト統合部
３２２ 要求時コスト統合部
３２３ 鮮度劣化コスト算出部
３２４ 先読みコスト統合部
４０１ 行動情報収集部
６００ 行動予定リスト
６０１ 利用データリスト
６０２ 利用確率グラフ
６０３ 利用確率リスト
６０４ 通信状況予測リスト
６０５ 通信速度情報
６０６ 遅延コスト定義
６０６ 遅延コスト定義記憶部
６０７ 遅延コストリスト
６０８ 遅延コストグラフ
６０９ 要求時取得コストグラフ
６１０ 利用確率密度
６１１ 要求時取得コスト期待値グラフ
６１２ 抽出リスト
６１３ 通信料金情報
６１３ 通信料金情報記憶部
６１４ 通信料金リスト
６１５ 通信料金グラフ
６１６ 先読みコストグラフ
６１７ 要求時取得コストグラフ
６１８ 要求時取得コスト期待値グラフ
６１９ 先読み計画時コストグラフ
６２０ 抽出リスト
６２１ 計画リスト
６２２ 鮮度劣化コスト定義記憶部
６２３ 鮮度劣化コストグラフ
６２４ 先読みコストグラフ
６２５ 先読み計画時コストグラフ
６２６ 基本鮮度劣化グラフ
６２７ 鮮度劣化コストグラフ
７００ 情報処理装置
８００ 予測装置
９００ 移動端末DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Mobile terminal 200 Server apparatus 300 Mobile terminal 400 Mobile terminal 500 Server apparatus 101 Behavior prediction part 102 Usage data prediction part 103 Communication condition prediction part 104 Cost calculation part on demand 105 Cost expected value calculation part 106 Target selection part 107 Prefetching part 108 Cache Unit 109 Cost calculation unit 110 Access unit 111 Prediction storage unit 112 Prediction acquisition unit 120 Delay cost calculation unit 121 Request cost integration unit 201 Data distribution unit 202 Data storage unit 203 Data set 304 Request cost calculation unit 306 Target selection unit 307 Prefetch 309 Prefetch cost calculation unit 309b Prefetch cost calculation unit 310 Prefetch plan cost calculation unit 311 Prefetch plan unit 320 Communication charge calculation unit 321 Prefetch cost integration unit 322 Request cost integration unit 323 Deterioration cost calculation unit 324 Prefetch cost integration unit 401 Action information collection unit 600 Action schedule list 601 Use data list 602 Use probability graph 603 Use probability list 604 Communication state prediction list 605 Communication speed information 606 Delay cost definition 606 Delay cost definition storage unit 607 Delay cost list 608 Delay cost graph 609 Acquisition cost graph at request 610 Usage probability density 611 Expected acquisition cost graph at request 612 Extraction list 613 Communication fee information 613 Communication fee information storage unit 614 Communication fee list 615 Communication fee graph 616 Pre-read cost graph 617 Acquisition cost graph on request 618 Expected acquisition cost graph on request 619 Prefetch planning cost graph 620 Extraction list 621 Plan list 622 Freshness degradation cost definition storage unit 623 Freshness degradation cost graph 624 Prefetch cost graph 625 Prefetch plan cost graph 626 Basic freshness degradation graph 627 Freshness degradation cost graph 700 Information processing device 800 Prediction device 900 Mobile terminal
Claims (24)
前記複数のデータセットの各々について、前記予想時通信コストに対して非減少な要求時取得コスト、または、前記通信路経由で当該データセットを取得するのに要する予想時間および当該予想時間に対して非減少な要求時取得コストを算出するコスト算出手段と、
前記要求時取得コストの大きなデータセットを優先的に選択し、選択したデータセットの識別情報を選択結果として出力する選別手段、を備える情報処理装置。For each of the plurality of data sets, the expected access time and the expected communication cost that is the communication cost when the access means accesses the data set via the communication path at the expected time, or the communication at the expected time A predictive storage means for storing the speed;
For each of the plurality of data sets, with respect to the acquisition cost at the time of non-decreasing with respect to the communication cost at the time of prediction, or the expected time and the expected time required to acquire the data set via the communication path A cost calculation means for calculating a non-decreasing request acquisition cost;
An information processing apparatus comprising: a selection unit that preferentially selects a data set having a high acquisition cost at the time of request and outputs identification information of the selected data set as a selection result.
前記コスト算出手段は、前記複数のデータセットの各々について、前記予想時通信コストに対して非減少な前記要求時取得コスト、及び、前記先読み時間帯の各時点対応に前記先読み通信コストに対して非減少な先読みコストを算出し、
前記選別手段は、前記先読み時間帯のある時点（取得開始時刻）の前記先読みコストが前記要求時取得コストより低いデータセットを選択し、選択したデータセットの識別情報、並びに、当該データセットの前記先読みコストおよび前記要求時取得コスト、若しくは、当該データセットの前記取得開始時刻を前記選択結果として出力する、請求項１の情報処理装置。The prediction storage means, for each of the plurality of data sets, the communication cost at the time of the prediction and the communication cost at each point of time in the pre-reading time zone that is a time zone before the predicted time after the present time Store the cost,
The cost calculation means, for each of the plurality of data sets, the non-decreasing request-time acquisition cost with respect to the expected communication cost, and the prefetch communication cost corresponding to each time point of the prefetch time zone Calculate non-decreasing look-ahead costs,
The selecting means selects a data set whose pre-read cost at a certain time point (acquisition start time) in the pre-read time zone is lower than the acquisition cost at the time of request, identification information of the selected data set, and the data set of the data set The information processing apparatus according to claim 1, wherein the prefetch cost and the acquisition cost at the time of request or the acquisition start time of the data set is output as the selection result.
前記コスト算出手段は、前記複数のデータセットの各々について、前記通信路経由で当該データセットを取得するのに要する予想時間、並びに、当該予想時間および前記予測時通信コストの和に対して非減少な要求時取得コストを算出する、請求項２の情報処理装置。The predicted storage means stores the communication speed at the predicted time for each of the plurality of data sets,
The cost calculating means is non-decreasing with respect to each of the plurality of data sets with respect to the expected time required to acquire the data set via the communication path, and the sum of the predicted time and the predicted communication cost. The information processing apparatus according to claim 2, wherein the acquisition cost upon request is calculated.
前記予測格納手段は、前記複数のデータセットの各々について、前記予想時刻における通信速度を格納し、
前記コスト算出手段は、前記複数のデータセットの各々について、
前記通信路経由で当該データセットを取得するのに要する予想時間および当該予想時間に対して非減少な要求時取得コスト、並びに、
現在以降で前記予想時刻より前の時間帯である先読み時間帯の各時点ｔ対応に、Ｔ＝前記予測時刻−ｔに対応する鮮度劣化コストを、前記鮮度劣化コスト記憶部を参照して算出し、前記鮮度劣化コストにたいして非減少な先読みコストを算出し、
前記選別手段は、前記先読み時間帯のある時点（取得開始時刻）の前記先読みコストが前記要求時取得コストより低いデータセットを選択し、選択したデータセットの識別情報、並びに、当該データセットの前記先読みコストおよび前記要求時取得コスト、若しくは、当該データセットの前記取得開始時刻を前記選択結果として出力する、請求項１の情報処理装置。A freshness deterioration cost storage unit for storing basic freshness deterioration information indicating non-decreasing freshness deterioration with the passage of time T from the time of reading the data set;
The predicted storage means stores the communication speed at the predicted time for each of the plurality of data sets,
The cost calculation means, for each of the plurality of data sets,
An expected time required to acquire the data set via the communication path, a non-decreasing acquisition cost on demand for the expected time, and
The freshness degradation cost corresponding to T = predicted time-t is calculated with reference to the freshness degradation cost storage unit for each time point t in the look-ahead time zone, which is a time zone before the forecast time after the present. , Calculate a non-decreasing look-ahead cost for the freshness degradation cost
The selecting means selects a data set whose pre-read cost at a certain time point (acquisition start time) in the pre-read time zone is lower than the acquisition cost at the time of request, identification information of the selected data set, and the data set of the data set The information processing apparatus according to claim 1, wherein the prefetch cost and the acquisition cost at the time of request or the acquisition start time of the data set is output as the selection result.
前記予測格納手段は、前記複数のデータセットの各々について、前記予想時通信コスト、および、現在以降で前記予想時刻より前の時間帯である先読み時間帯の各時点の前記通信コストである先読み通信コストを格納し、
前記コスト算出手段は、前記複数のデータセットの各々について、前記予想時通信コストに対して非減少な前記要求時取得コスト、並びに、
前記先読み時間帯の各時点ｔ対応に、Ｔ＝前記予測時刻−ｔに対応する鮮度劣化コストを、前記鮮度劣化コスト記憶部を参照して算出し、前記鮮度劣化コストおよび前記先読み通信コストの和に対して非減少な前記先読みコストを算出し、
前記選別手段は、前記先読み時間帯のある時点（取得開始時刻）の前記先読みコストが前記要求時取得コストより低いデータセットを選択し、選択したデータセットの識別情報、並びに、当該データセットの前記先読みコストおよび前記要求時取得コスト、若しくは、当該データセットの前記取得開始時刻を前記選択結果として出力する、請求項１の情報処理装置。A freshness deterioration cost storage unit for storing basic freshness deterioration information indicating non-decreasing freshness deterioration with the passage of time T from the time of reading the data set;
The prediction storage means, for each of the plurality of data sets, the communication cost at the time of the prediction and the communication cost at each point of time in the pre-reading time zone that is a time zone before the predicted time after the present time Store the cost,
The cost calculating means, for each of the plurality of data sets, the request-time acquisition cost that is non-decreasing with respect to the expected communication cost, and
For each time point t in the prefetch time zone, T = freshness degradation cost corresponding to the predicted time−t is calculated with reference to the freshness degradation cost storage unit, and the sum of the freshness degradation cost and the prefetch communication cost is calculated. Calculate the look-ahead cost that is non-decreasing against
The selecting means selects a data set whose pre-read cost at a certain time point (acquisition start time) in the pre-read time zone is lower than the acquisition cost at the time of request, identification information of the selected data set, and the data set of the data set The information processing apparatus according to claim 1, wherein the prefetch cost and the acquisition cost at the time of request or the acquisition start time of the data set is output as the selection result.
前記コスト算出手段は、前記複数のデータセットの各々について、前記通信路経由で当該データセットを取得するのに要する予想時間、並びに、当該予想時間および前記予想時通信コストの和に対して非減少な要求時取得コストを算出する、請求項５の情報処理装置。The predicted storage means stores the communication speed at the predicted time for each of the plurality of data sets,
The cost calculation means is non-decreasing with respect to each of the plurality of data sets with respect to the expected time required to acquire the data set via the communication path, and the sum of the expected time and the expected communication cost. The information processing apparatus according to claim 5, wherein the acquisition cost upon request is calculated.
前記サーバ装置と前記通信路で接続され、
キャッシュ手段と、
指定された前記複数のデータセットのいずれかが、前記キャッシュ手段に格納されていれば前記キャッシュ手段から、前記キャッシュ手段に格納されていなければ前記サーバ装置から当該データセット内のデータを前記通信路経由で取得する前記アクセス手段と、
前記選別手段から前記選択結果を取得して、前記選択結果の識別情報が示すデータセットの少なくとも一部を前記予想時刻以前または前記取得開始時刻に、前記サーバ装置から読み込んで前記キャッシュ手段に格納する先読み手段を、備える請求項１乃至８の何れかの情報処理装置を包含する、情報処理システム。A server device comprising a data storage unit for storing the plurality of data sets;
Connected to the server device via the communication path,
Caching means;
If any of the specified plurality of data sets is stored in the cache unit, the data in the data set is transferred from the cache unit, and from the server device if not stored in the cache unit, the communication path The access means to obtain via,
The selection result is acquired from the sorting unit, and at least a part of the data set indicated by the identification information of the selection result is read from the server device and stored in the cache unit before the expected time or at the acquisition start time. An information processing system including the information processing apparatus according to any one of claims 1 to 8, comprising prefetching means.
前記情報処理装置と前記通信路で接続され、
キャッシュ手段と、
指定された前記複数のデータセットのいずれかが、前記キャッシュ手段に格納されていれば前記キャッシュ手段から、前記キャッシュ手段に格納されていなければ前記情報処理装置から当該データセット内のデータを前記通信路経由で取得する前記アクセス手段と、
前記選別手段から前記選択結果を取得して、前記選択結果の識別情報が示すデータセットの少なくとも一部を前記予想時刻以前または前記取得開始時刻に、前記情報処理装置から読み込んで前記キャッシュ手段に格納する先読み手段を備えた移動端末を包含する、情報処理システム。The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 8, further comprising a data storage unit that stores the plurality of data sets;
Connected to the information processing apparatus via the communication path;
Caching means;
If any of the plurality of designated data sets is stored in the cache unit, the data in the data set is transferred from the cache unit, and if not stored in the cache unit, the data set is transferred from the information processing apparatus to the communication unit. The access means for obtaining via a road;
The selection result is acquired from the sorting unit, and at least a part of the data set indicated by the identification information of the selection result is read from the information processing apparatus and stored in the cache unit before the expected time or at the acquisition start time. An information processing system including a mobile terminal provided with prefetching means.
前記複数のデータセットの各々について、前記予想時通信コストに対して非減少な要求時取得コスト、または、前記通信路経由で当該データセットを取得するのに要する予想時間および当該予想時間に対して非減少な要求時取得コストを算出し、
前記要求時取得コストの大きなデータセットを優先的に選択し、選択したデータセットの識別情報を選択結果として出力する、情報処理方法。For each of the plurality of data sets in the prediction storage means, the expected access time, and the expected communication cost that is the communication cost when the access means accesses the data set via the communication path at the expected time, or Stores the communication speed at the expected time,
For each of the plurality of data sets, with respect to the acquisition cost at the time of non-decreasing with respect to the communication cost at the time of prediction, or the expected time and the expected time required to acquire the data set via the communication path Calculate non-decreasing acquisition costs on demand,
An information processing method that preferentially selects a data set having a large acquisition cost at the time of request and outputs identification information of the selected data set as a selection result.
前記複数のデータセットの各々について、前記予想時通信コストに対して非減少な前記要求時取得コスト、及び、前記先読み時間帯の各時点対応に前記先読み通信コストに対して非減少な先読みコストを算出し、
前記先読み時間帯のある時点（取得開始時刻）の前記先読みコストが前記要求時取得コストより低いデータセットを選択し、選択したデータセットの識別情報、並びに、当該データセットの前記先読みコストおよび前記要求時取得コスト、若しくは、当該データセットの前記取得開始時刻を前記選択結果として出力する、請求項１１の情報処理方法。For each of the plurality of data sets, the prediction storage means has the communication cost at the time of the prediction and the communication cost at each time point in the pre-reading time zone that is the time zone before and after the predicted time after the present time. Store the cost,
For each of the plurality of data sets, the request acquisition cost that is non-decreasing with respect to the expected communication cost, and the read-ahead cost that is non-decreasing with respect to the read-ahead communication cost for each time point in the prefetch time zone. Calculate
Select a data set whose pre-read cost at a certain time point (acquisition start time) in the pre-read time zone is lower than the acquisition cost at the time of request, identification information of the selected data set, and the pre-read cost and the request of the data set The information processing method according to claim 11, wherein the time acquisition cost or the acquisition start time of the data set is output as the selection result.
前記複数のデータセットの各々について、前記通信路経由で当該データセットを取得するのに要する予想時間、並びに、当該予想時間および前記予測時通信コストの和に対して非減少な要求時取得コストを算出する、請求項１２の情報処理方法。The predicted storage means stores the communication speed at the predicted time for each of the plurality of data sets,
For each of the plurality of data sets, an expected time required to acquire the data set via the communication path, and a request acquisition cost that is not reduced with respect to the sum of the predicted time and the predicted communication cost. The information processing method according to claim 12, which is calculated.
前記予測格納手段に、前記複数のデータセットの各々について、前記予想時刻における通信速度を格納し、
前記複数のデータセットの各々について、前記通信路経由で当該データセットを取得するのに要する予想時間および当該予想時間に対して非減少な要求時取得コスト、並びに、現在以降で前記予想時刻より前の時間帯である先読み時間帯の各時点ｔ対応に、Ｔ＝前記予測時刻−ｔに対応する鮮度劣化コストを、前記鮮度劣化コスト記憶部を参照して算出し、前記鮮度劣化コストにたいして非減少な先読みコストを算出し、
前記先読み時間帯のある時点（取得開始時刻）の前記先読みコストが前記要求時取得コストより低いデータセットを選択し、選択したデータセットの識別情報、並びに、当該データセットの前記先読みコストおよび前記要求時取得コスト、若しくは、当該データセットの前記取得開始時刻を前記選択結果として出力する、請求項１１の情報処理方法。In the freshness deterioration cost storage unit, basic freshness deterioration information indicating non-decreasing freshness deterioration with respect to the elapse of time T from the reading of the data set is stored,
The predicted storage means stores the communication speed at the predicted time for each of the plurality of data sets,
For each of the plurality of data sets, the expected time required to acquire the data set via the communication path, the acquisition cost at the time of non-decrease with respect to the expected time, and the current time and before the expected time The freshness degradation cost corresponding to T = predicted time-t is calculated with reference to the freshness degradation cost storage unit for each time point t in the look-ahead time zone, which is a time zone, and is not decreased with respect to the freshness degradation cost. Calculate the prefetch cost
Select a data set whose pre-read cost at a certain time point (acquisition start time) in the pre-read time zone is lower than the acquisition cost at the time of request, identification information of the selected data set, and the pre-read cost and the request of the data set The information processing method according to claim 11, wherein the time acquisition cost or the acquisition start time of the data set is output as the selection result.
前記予測格納手段に、前記複数のデータセットの各々について、前記予想時通信コスト、および、現在以降で前記予想時刻より前の時間帯である先読み時間帯の各時点の前記通信コストである先読み通信コストを格納し、
前記複数のデータセットの各々について、前記予想時通信コストに対して非減少な前記要求時取得コスト、並びに、
前記先読み時間帯の各時点ｔ対応に、Ｔ＝前記予測時刻−ｔに対応する鮮度劣化コストを、前記鮮度劣化コスト記憶部を参照して算出し、前記鮮度劣化コストおよび前記先読み通信コストの和に対して非減少な前記先読みコストを算出し、
前記先読み時間帯のある時点（取得開始時刻）の前記先読みコストが前記要求時取得コストより低いデータセットを選択し、選択したデータセットの識別情報、並びに、当該データセットの前記先読みコストおよび前記要求時取得コスト、若しくは、当該データセットの前記取得開始時刻を前記選択結果として出力する、請求項１１の情報処理方法。Stores basic freshness deterioration information indicating non-decreasing freshness deterioration over time T from the time of reading the data set,
For each of the plurality of data sets, the prediction storage means has the communication cost at the time of the prediction and the communication cost at each time point in the pre-reading time zone that is the time zone before and after the predicted time after the present time. Store the cost,
For each of the plurality of data sets, the on-demand acquisition cost that is non-decreasing relative to the expected communication cost,
For each time point t in the prefetch time zone, T = freshness degradation cost corresponding to the predicted time−t is calculated with reference to the freshness degradation cost storage unit, and the sum of the freshness degradation cost and the prefetch communication cost is calculated. Calculate the look-ahead cost that is non-decreasing against
Select a data set whose pre-read cost at a certain time point (acquisition start time) in the pre-read time zone is lower than the acquisition cost at the time of request, identification information of the selected data set, and the pre-read cost and the request of the data set The information processing method according to claim 11, wherein the time acquisition cost or the acquisition start time of the data set is output as the selection result.
前記複数のデータセットの各々について、前記通信路経由で当該データセットを取得するのに要する予想時間、並びに、当該予想時間および前記予想時通信コストの和に対して非減少な要求時取得コストを算出する、請求項１５の情報処理方法。The predicted storage means stores the communication speed at the predicted time for each of the plurality of data sets,
For each of the plurality of data sets, an expected time required to acquire the data set via the communication path, and a request acquisition cost that is not reduced with respect to the sum of the expected time and the expected communication cost. 16. The information processing method according to claim 15, wherein the information processing method is calculated.
予測格納手段に、複数のデータセットの各々について、アクセスの予想時刻、並びに、前記予想時刻にアクセス手段が通信路経由で当該データセットにアクセスする場合の通信コストである予想時通信コスト、若しくは、前記予想時刻における通信速度を格納させ、
前記複数のデータセットの各々について、前記予想時通信コストに対して非減少な要求時取得コスト、または、前記通信路経由で当該データセットを取得するのに要する予想時間および当該予想時間に対して非減少な要求時取得コストを算出させ、
前記要求時取得コストの大きなデータセットを優先的に選択させ、選択したデータセットの識別情報を選択結果として出力させる、情報処理プログラム。On the computer,
For each of the plurality of data sets in the prediction storage means, the expected access time, and the expected communication cost that is the communication cost when the access means accesses the data set via the communication path at the expected time, or Store the communication speed at the expected time,
For each of the plurality of data sets, with respect to the acquisition cost at the time of non-decreasing with respect to the communication cost at the time of prediction, or the expected time and the expected time required to acquire the data set via the communication path Calculate non-decreasing acquisition costs on demand,
An information processing program that preferentially selects a data set having a large acquisition cost at the time of request and outputs identification information of the selected data set as a selection result.
前記予測格納手段に、前記複数のデータセットの各々について、前記予想時通信コスト、および、現在以降で前記予想時刻より前の時間帯である先読み時間帯の各時点の前記通信コストである先読み通信コストを格納させ、
前記複数のデータセットの各々について、前記予想時通信コストに対して非減少な前記要求時取得コスト、及び、前記先読み時間帯の各時点対応に前記先読み通信コストに対して非減少な先読みコストを算出させ、
前記先読み時間帯のある時点（取得開始時刻）の前記先読みコストが前記要求時取得コストより低いデータセットを選択させ、選択したデータセットの識別情報、並びに、当該データセットの前記先読みコストおよび前記要求時取得コスト、若しくは、当該データセットの前記取得開始時刻を前記選択結果として出力させる、請求項１８の情報処理プログラム。In the computer,
For each of the plurality of data sets, the prediction storage means has the communication cost at the time of the prediction and the communication cost at each time point in the pre-reading time zone that is the time zone before and after the predicted time after the present time. Store the cost,
For each of the plurality of data sets, the request acquisition cost that is non-decreasing with respect to the expected communication cost, and the read-ahead cost that is non-decreasing with respect to the read-ahead communication cost for each time point in the prefetch time zone. Let me calculate
The data set whose pre-read cost at a certain point in the pre-read time zone (acquisition start time) is lower than the request-time acquisition cost is selected, and the identification information of the selected data set, the pre-read cost of the data set, and the request The information processing program according to claim 18, wherein the time acquisition cost or the acquisition start time of the data set is output as the selection result.
前記複数のデータセットの各々について、前記通信路経由で当該データセットを取得するのに要する予想時間、並びに、当該予想時間および前記予測時通信コストの和に対して非減少な要求時取得コストを算出させる、請求項１９の情報処理プログラム。The predicted storage means stores the communication speed at the predicted time for each of the plurality of data sets,
For each of the plurality of data sets, an expected time required to acquire the data set via the communication path, and a request acquisition cost that is not reduced with respect to the sum of the predicted time and the predicted communication cost. The information processing program according to claim 19, which is calculated.
前記予測格納手段に、前記複数のデータセットの各々について、前記予想時刻における通信速度を格納させ、
前記複数のデータセットの各々について、
前記通信路経由で当該データセットを取得するのに要する予想時間および当該予想時間に対して非減少な要求時取得コスト、並びに、
現在以降で前記予想時刻より前の時間帯である先読み時間帯の各時点ｔ対応に、Ｔ＝前記予測時刻−ｔに対応する鮮度劣化コストを、前記鮮度劣化コスト記憶部を参照して算出させ、前記鮮度劣化コストにたいして非減少な先読みコストを算出させ、
前記先読み時間帯のある時点（取得開始時刻）の前記先読みコストが前記要求時取得コストより低いデータセットを選択させ、選択したデータセットの識別情報、並びに、当該データセットの前記先読みコストおよび前記要求時取得コスト、若しくは、当該データセットの前記取得開始時刻を前記選択結果として出力させる、請求項１８の情報処理プログラム。In the freshness deterioration cost storage unit, basic freshness deterioration information indicating non-decreasing freshness deterioration with respect to the elapse of time T from the time of reading the data set is stored,
The predicted storage means stores the communication speed at the predicted time for each of the plurality of data sets,
For each of the plurality of data sets
An expected time required to acquire the data set via the communication path, a non-decreasing acquisition cost on demand for the expected time, and
The freshness degradation cost corresponding to T = predicted time-t is calculated with reference to the freshness degradation cost storage unit for each time point t in the look-ahead time zone, which is a time zone before the forecast time after the present. , To calculate a non-decreasing look-ahead cost with respect to the freshness degradation cost,
The data set whose pre-read cost at a certain point in the pre-read time zone (acquisition start time) is lower than the request-time acquisition cost is selected, and the identification information of the selected data set, the pre-read cost of the data set, and the request The information processing program according to claim 18, wherein the time acquisition cost or the acquisition start time of the data set is output as the selection result.
前記予測格納手段に、前記複数のデータセットの各々について、前記予想時通信コスト、および、現在以降で前記予想時刻より前の時間帯である先読み時間帯の各時点の前記通信コストである先読み通信コストを格納させ、
前記複数のデータセットの各々について、前記予想時通信コストに対して非減少な前記要求時取得コスト、並びに、
前記先読み時間帯の各時点ｔ対応に、Ｔ＝前記予測時刻−ｔに対応する鮮度劣化コストを、前記鮮度劣化コスト記憶部を参照して算出させ、前記鮮度劣化コストおよび前記先読み通信コストの和に対して非減少な前記先読みコストを算出させ、
前記先読み時間帯のある時点（取得開始時刻）の前記先読みコストが前記要求時取得コストより低いデータセットを選択させ、選択したデータセットの識別情報、並びに、当該データセットの前記先読みコストおよび前記要求時取得コスト、若しくは、当該データセットの前記取得開始時刻を前記選択結果として出力させる、請求項１８の情報処理プログラム。Basic freshness deterioration information indicating non-decreasing freshness deterioration with respect to the elapse of time T from the time of reading the data set is stored,
For each of the plurality of data sets, the prediction storage means has the communication cost at the time of the prediction and the communication cost at each time point in the pre-reading time zone that is the time zone before and after the predicted time after the present time. Store the cost,
For each of the plurality of data sets, the on-demand acquisition cost that is non-decreasing relative to the expected communication cost,
For each time point t in the prefetch time zone, T = a freshness degradation cost corresponding to the predicted time−t is calculated with reference to the freshness degradation cost storage unit, and the sum of the freshness degradation cost and the prefetch communication cost is calculated. To calculate the non-decreasing look-ahead cost,
The data set whose pre-read cost at a certain point in the pre-read time zone (acquisition start time) is lower than the request-time acquisition cost is selected, and the identification information of the selected data set, the pre-read cost of the data set, and the request The information processing program according to claim 18, wherein the time acquisition cost or the acquisition start time of the data set is output as the selection result.
前記複数のデータセットの各々について、前記通信路経由で当該データセットを取得するのに要する予想時間、並びに、当該予想時間および前記予想時通信コストの和に対して非減少な要求時取得コストを算出させる、請求項２２の情報処理プログラム。The predicted storage means stores the communication speed at the predicted time for each of the plurality of data sets,
For each of the plurality of data sets, an expected time required to acquire the data set via the communication path, and a request acquisition cost that is not reduced with respect to the sum of the expected time and the expected communication cost. The information processing program according to claim 22, wherein the information processing program is calculated.
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