JP5012712B2 - コンテンツ分散保存システム、総評価値管理装置、管理処理プログラム、ノード装置、及び総評価値管理方法 - Google Patents

Description

本発明は、ネットワークを介して互いに通信可能な複数のノード装置を備えたピアツーピア（Peer to Peer（P2P））型の通信システムの技術分野に関する。

この種のピアツーピア型の通信システムにおいて、複数のコンテンツデータ（映画及び音楽等のコンテンツのデータ）の複製データ（以下、「レプリカ」という）を複数のノード装置に分散して保存（配置）させ、各ノード装置間でレプリカを利用可能としたコンテンツ分散保存システムが知られており、これにより、対故障性やアクセスの分散性が高められている。このように分散保存されたレプリカの所在は、例えば特許文献１に開示されるような分散ハッシュテーブル（以下、ＤＨＴ（Distributed Hash Table）という）を利用して効率良く検索可能になっている。

このようなコンテンツ分散保存システムにおいて、コンテンツが利用可能となる前（公開前）に、当該システム内（各ノード装置）に分散保存させておいたレプリカの数が少なすぎる場合には、当該コンテンツの公開後にそのレプリカにアクセスが集中する結果となってしまうことが懸念される。逆に、当該レプリカの数が多すぎる場合には、各ノード装置におけるレプリカを保存するための記憶領域を無駄に消費してしまい、当該記憶領域を圧迫する結果となることが懸念される。従って、人気に応じた数のレプリカを、公開前に当該システム内に分散保存させておき、その後、他のノード装置にそのコンテンツを公開して利用可能とすることが望ましい。

特許文献１には、各ノード装置は、新たに該システムに投入されるコンテンツの公開前に、当該公開前のコンテンツの評価値（例えば、当該コンテンツの人気度を表す）と、既に保存済のコンテンツの評価値とを比較して、公開前コンテンツの評価値が大きいときは保存する一方、小さいときには保存しないようになっている。
特開２００７−０３４６３０号公報

ところで、公開前コンテンツの初期総評価値を決定するためには、例えば、限定した数のノード装置に先行公開して人気度を予測したりする方法が考えられるが、この方法ではシステム管理者側にとって手間がかかるといった問題がある。

また、公開前コンテンツの総評価値が同様の公開済コンテンツの総評価値（各ノード装置で管理される各評価値の総和）と近い値になることを利用し、公開済コンテンツの総評価値を基にして公開前コンテンツの初期総評価値を予測することが考えられる。ここで、「同様の公開済コンテンツ」とは、例えば、映画におけるシリーズ物の前作であったり、音楽における同一アーティストの過去の作品を指す。

しかしながら、コンテンツのレプリカは複数のノード装置に分散され保存されているため、任意のコンテンツの総評価値を調べたい場合は、そのコンテンツのレプリカを保存する全てのノード装置について調査をしなければならず、ノード装置の数が多くなると、調査に多大な時間とコストがかかるという問題がある。

また、あるコンテンツのレプリカが複数のキャッシュに分割されて保存されるようなシステムにおいては、当該コンテンツの総評価値を求めるためには各キャッシュの総評価値を求めることが必要となり、分割キャッシュ数が増えることでシステムの負荷は増大するという問題もある。

また、コンテンツの総評価値を求めることができないというのは、言い換えればコンテンツの人気を知ることができないということであり、例えばコンテンツの人気順位を表す人気ランキングを作りたい場合にもこれができないという問題もある。

本発明は、以上の点等に鑑みてなされたものであり、公開済コンテンツの総評価値を迅速かつ精度良く調査することを可能としたコンテンツ分散保存システム、総評価値管理装置、管理処理プログラム、ノード装置、及び総評価値管理方法を提供することを課題とする。

上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、ネットワークに接続された複数のノード装置の参加により構成されるコンテンツ分散保存システムであり、複数のコンテンツの複製データが複数のノード装置に分散して保存され、当該複製データを保存した各前記ノード装置によりそのコンテンツの評価を表す評価値が管理されるようにしたコンテンツ分散保存システムにおいて各前記評価値の総和を表す総評価値をコンテンツ毎に管理する総評価値管理装置であって、各前記コンテンツの総評価値を記憶する総評価値記憶手段と、前記コンテンツ分散保存システムに参加している前記複数のノード装置のうちから何れかのノード装置を選定するノード装置選定手段と、前記選定されたノード装置に対して、前記コンテンツの評価値の要求を示す要求情報を送信する要求情報送信手段と、前記要求情報を受信した前記ノード装置が保存している複製データに対応するコンテンツの評価値を示す評価値情報を、当該ノード装置から受信する評価値情報受信手段と、前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの総評価値を前記総評価値記憶手段から取得する総評価値取得手段と、前記取得されたコンテンツの総評価値と、前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの評価値と、に基づいて新たな総評価値を算出する総評価値算出手段と、前記新たに算出されたコンテンツの総評価値により前記総評価値記憶手段に記憶されている前回のコンテンツの総評価値を更新する総評価値更新手段と、を備えることを特徴とする。

この発明によれば、総評価値管理装置が、コンテンツ分散保存システムに参加している前記複数のノード装置のうちから何れかのノード装置を選定し、前記選定されたノード装置に対して、前記コンテンツの評価値の要求を示す要求情報を送信し、前記要求情報を受信した前記ノード装置が保存している複製データに対応するコンテンツの評価値を示す評価値情報を、当該ノード装置から受信し、前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの総評価値を前記総評価値記憶手段から取得し、前記取得されたコンテンツの総評価値と、前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの総評価値と、に基づいて新たな総評価値を算出し、前記新たに算出されたコンテンツの総評価値により前記総評価値記憶手段に記憶されている前回のコンテンツの総評価値を更新するように構成したので、ノード装置の数が多くなっても、調査に多大な時間とコストがかかることとなく、コンテンツの総評価値を迅速に調査することができる。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の総評価値管理装置において、前記総評価値算出手段は、前記取得されたコンテンツの総評価値をコンテンツ分散保存システムに参加しているノード装置の総数で除算した評価値と、当該総数から前記評価値情報を送信したノード装置の数を減算した数と、を乗算し、当該乗算した値と、前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの評価値と、を加算して前記新たな総評価値を算出することを特徴とする。

この発明によれば、ノード装置の数が多くなっても、調査に多大な時間とコストがかかることとなく、コンテンツの総評価値を迅速、かつ精度良く調査することができる。

請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の総評価値管理装置において、前記ノード装置選定手段は、前記コンテンツ分散保存システムに参加している前記複数のノード装置のうちから何れかのノード装置をランダムに一つ選定することを特徴とする。

請求項４に記載の発明は、請求項１乃至３の何れか一項に記載の総評価値管理装置において、前記ノード装置選定手段、前記要求情報送信手段、前記評価値情報受信手段、前記総評価値取得手段、前記総評価値算出手段、及び前記総評価値更新手段による一連の処理は、所定の時間間隔で繰り返し実行されることを特徴とする。

この発明によれば、所定の時間間隔で最新の総評価値を調査することができる。

請求項５に記載の発明は、請求項１乃至４の何れか一項に記載の総評価値管理装置において、前記総評価値算出手段により新たなコンテンツの総評価値が算出された場合には、当該新たなコンテンツの総評価値と前回のコンテンツの総評価値とを比較して大きい方を総評価値の最大値として求める総評価最大値算出手段を更に備えることを特徴とする。

この発明によれば、様々な観点からコンテンツを評価することができる。

請求項６に記載の発明は、請求項１乃至５の何れか一項に記載の総評価値管理装置において、前記総評価値算出手段により新たなコンテンツの総評価値が算出される度に、当該総評価値を別々に記憶しておき、所定期間内において前記記憶された、特定のコンテンツについての各前記総評価値の平均値を算出する総評価平均値算出手段を更に備えることを特徴とする。

この発明によれば、様々な観点からコンテンツを評価することができる。

請求項７に記載の発明は、請求項１乃至６の何れか一項に記載の総評価値管理装置において、前記各コンテンツの総評価値、当該各コンテンツの総評価値の最大値、又は当該各コンテンツの総評価値の平均値に基づいて、コンテンツの人気順位を表すランキングを決定するランキング決定手段を更に備えることを特徴とする。

この発明によれば、コンテンツの人気順位を表すランキングを効率良く決定することができる。

請求項８に記載の発明は、請求項１乃至７の何れか一項に記載の総評価値管理装置において、前記総評価値が与えられていないコンテンツのキーワードを少なくとも一つ有し、且つ前記総評価値が与えられているコンテンツを特定するコンテンツ特定手段を更に備え、前記総評価値算出手段は、前記特定されたコンテンツの総評価値に基づいて、前記総評価値が与えられていないコンテンツの総評価値を算出することを特徴とする。

この発明によれば、システム管理者側に手間かけさせずに比較的簡単に公開前コンテンツの人気度を予測（推定）することができる。

請求項９に記載の発明は、請求項１乃至８の何れか一項に記載の総評価値管理装置において、前記コンテンツ分散保存システムにおいては、一つのコンテンツの複製データを複数に分割した分割複製データが、前記複数のノード装置に分散して保存され、当該分割複製データを保存した各前記ノード装置により当該分割複製データを有するコンテンツの評価を表す評価値が当該分割複製データに付与されて管理されており、前記評価値情報受信手段は、前記要求情報を受信した前記ノード装置が保存している分割複製データが、これに対応するコンテンツを構成する全分割複製データのうちの一部である場合には、当該一部の分割複製データに付与された評価値の平均値を前記コンテンツの評価値として示された評価値情報を、当該ノード装置から受信することを特徴とする。

この発明によれば、分割複製データの数が増えても、システムの負荷を増大させることなく、コンテンツの総評価値を迅速に調査することができる。

請求項１０に記載の発明は、請求項９に記載の総評価値管理装置から送信された前記要求情報を受信したノード装置であって、前記一部の分割複製データに付与された評価値の平均値を前記コンテンツの評価値として示された評価値情報を前記総評価値管理装置に対して送信することを特徴とする。

請求項１１に記載の管理処理プログラムの発明は、コンピュータを、請求項１乃至９の何れか一項に記載の総評価値管理装置として機能させることを特徴とする。

請求項１２に記載の発明は、ネットワークに接続された複数のノード装置の参加により構成されるコンテンツ分散保存システムであり、複数のコンテンツの複製データが複数のノード装置に分散して保存され、当該複製データを保存した各前記ノード装置によりそのコンテンツの評価を表す評価値が管理されるようにしたコンテンツ分散保存システムにおいて、各前記評価値の総和を表す総評価値をコンテンツ毎に管理する総評価値管理装置は、各前記コンテンツの総評価値を記憶する総評価値記憶手段と、前記コンテンツ分散保存システムに参加している前記複数のノード装置のうちから何れかのノード装置を選定するノード装置選定手段と、前記選定されたノード装置に対して、前記コンテンツの評価値の要求を示す要求情報を送信する要求情報送信手段と、前記要求情報を受信した前記ノード装置が保存している複製データに対応するコンテンツの評価値を示す評価値情報を、当該ノード装置から受信する評価値情報受信手段と、前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの総評価値を前記総評価値記憶手段から取得する総評価値取得手段と、前記取得されたコンテンツの総評価値と、前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの評価値と、に基づいて新たな総評価値を算出する総評価値算出手段と、前記新たに算出されたコンテンツの総評価値により前記総評価値記憶手段に記憶されている前回のコンテンツの総評価値を更新する総評価値更新手段と、を備えることを特徴とする。

請求項１３に記載の発明は、ネットワークに接続された複数のノード装置の参加により構成されるコンテンツ分散保存システムであり、複数のコンテンツの複製データが複数のノード装置に分散して保存され、当該複製データを保存した各前記ノード装置によりそのコンテンツの評価を表す評価値が管理されるようにしたコンテンツ分散保存システムにおけるコンテンツの総評価値管理方法であって、各前記評価値の総和を表す総評価値をコンテンツ毎に管理する総評価値管理装置は、各前記コンテンツの総評価値を記憶する工程と、前記コンテンツ分散保存システムに参加している前記複数のノード装置のうちから何れかのノード装置を選定する工程と、前記選定されたノード装置に対して、前記コンテンツの評価値の要求を示す要求情報を送信する工程と、前記要求情報を受信した前記ノード装置が保存している複製データに対応するコンテンツの評価値を示す評価値情報を、当該ノード装置から受信する工程と、前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの総評価値を前記総評価値記憶手段から取得する工程と、前記取得されたコンテンツの総評価値と、前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの評価値と、に基づいて新たな総評価値を算出する工程と、前記新たに算出されたコンテンツの総評価値により前記総評価値記憶手段に記憶されている前回のコンテンツの総評価値を更新する工程と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、総評価値管理装置が、コンテンツ分散保存システムに参加している前記複数のノード装置のうちから何れかのノード装置を選定し、前記選定されたノード装置に対して、前記コンテンツの評価値の要求を示す要求情報を送信し、前記要求情報を受信した前記ノード装置が保存している複製データに対応するコンテンツの評価値を示す評価値情報を、当該ノード装置から受信し、前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの総評価値を前記総評価値記憶手段から取得し、前記取得されたコンテンツの総評価値と、前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの総評価値と、に基づいて新たな総評価値を算出し、前記新たに算出されたコンテンツの総評価値により前記総評価値記憶手段に記憶されている前回のコンテンツの総評価値を更新するように構成したので、ノード装置の数が多くなっても、調査に多大な時間とコストがかかることとなく、コンテンツの総評価値を迅速に調査することができる。

以下、本発明の最良の実施形態を図面に基づいて説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、コンテンツ分散保存システムに本発明を適用した場合の実施形態である。

［１．コンテンツ分散保存システムの構成等］
始めに、図１等を参照して、本実施形態に係るコンテンツ分散保存システムの概要構成等について説明する。

図１は、本実施形態に係るコンテンツ分散保存システムにおける各ノード装置の接続態様の一例を示す図である。

図１の下部枠１０１内に示すように、ＩＸ（Internet eＸchange）３、ＩＳＰ（Internet Service Provider）４ａ,４ｂ、ＤＳＬ（Digital Subscriber Line）回線事業者（の装置）５ａ,５ｂ、ＦＴＴＨ（Fiber To The Home）回線事業者（の装置）６、及び通信回線（例えば、電話回線や光ケーブル等）７等によって、インターネット等のネットワーク（現実世界の通信ネットワーク）８が構築されている。なお、図１の例におけるネットワーク８には、データ（パケット）を転送するためのルータが、適宜挿入されているが図示を省略している。

このようなネットワーク８には、複数のノード装置（以下、「ノード」という）Ｎｎ（ｎ＝１，２，３・・・の何れか）がルータを介して接続されている。また、各ノードＮｎには、固有の製造番号およびＩＰ（Internet Protocol）アドレスが割り当てられている。そして、本実施形態に係るコンテンツ分散保存システムＳは、これらのノードＮｎのうち、図１の上部枠１００内に示すように、何れか複数のノードＮｎの参加により形成されるピアツーピア方式のネットワークシステムとなっている。

なお、図１の上部枠１００内に示すネットワーク９は、既存のネットワーク８を用いて形成された仮想的なリンクを構成するオーバーレイネットワーク９（論理的なネットワーク）である。かかるオーバーレイネットワーク９は、特定のアルゴリズム、例えば、ＤＨＴを利用したアルゴリズムにより実現される。

そして、コンテンツ分散保存システムＳ（言い換えれば、オーバーレイネットワーク９）に参加している各ノードＮｎには、所定桁数からなる固有の識別情報であるノードＩＤが割り当てられている。また、当該ノードＩＤは、例えば、各ノードＮｎに個別に割り当てられたＩＰアドレス或いは製造番号を共通のハッシュ関数（例えば、ＳＨＡ−１等）によりハッシュ化した値（例えば、ｂｉｔ長が１６０ｂｉｔ）であり、一つのＩＤ空間に偏りなく分散して配置されることになる。

なお、コンテンツ分散保存システムＳへの参加は、参加していないノードＮｎ（例えば、ノードＮ８）が、参加している任意のノードＮｎ（例えば、当該システムＳに常時参加しているコンタクトノード）に対して参加要求を示す参加メッセージを送信することによって行われる。

また、各ノードＮｎは、夫々、ＤＨＴを用いたルーティングテーブルを保持している。このルーティングテーブルは、コンテンツ分散保存システムＳ上における各種メッセージの転送先を規定しており、具体的には、ＩＤ空間内で適度に離れたノードＮｎのノードＩＤ、ＩＰアドレス及びポート番号を含むノード情報が複数登録されている。

コンテンツ分散保存システムＳに参加している１台のノードＮｎは、該システムＳに参加している全てのノードＮｎのうち、必要最低限のノードＮｎのノード情報をルーティングテーブルに登録しておき、ノード情報を知らない（記憶していない）ノードＮｎについては、各ノードＮｎ間で互いに各種メッセージを転送し合って届けてもらうようになっている。

このようなＤＨＴを用いたルーティングテーブルについては、特開２００６−１９７４００号公報等で公知であるので、詳しい説明を省略する。

ところで、コンテンツ分散保存システムＳにおいては、内容の異なる様々なコンテンツ（例えば、映画や音楽等）のレプリカが所定のファイル形式で複数のノードＮｎに分散して保存（格納）されており、各ノードＮｎ間で当該レプリカを利用可能になっている。例えば、ノードＮ５には、タイトルがＸＸＸの映画のコンテンツのレプリカが保存されており、一方、ノードＮ３には、タイトルがＹＹＹの映画のコンテンツのレプリカが保存されるというように、複数のノードＮｎ（以下、「コンテンツ保持ノード」という）に分散されて保存されている。

また、これらのコンテンツのレプリカには、夫々、コンテンツ名（タイトル）、コンテンツＩＤ（コンテンツ毎に固有の識別情報）、及びコンテンツの評価を表す評価値等の情報が付与されている。このコンテンツＩＤは、例えば、コンテンツ名＋任意の数値（或いは、コンテンツデータの先頭数バイトでも良い）が、上記ノードＩＤを得るときと共通のハッシュ関数によりハッシュ化されて生成される（ノードＩＤと同一のＩＤ空間に配置）。或いは、システム管理者が、コンテンツ毎に一意のＩＤ値（ノードＩＤと同一ビット長）を付与しても良い。この場合は、コンテンツ名とそのコンテンツＩＤの対応が書かれたコンテンツカタログ情報が、全ノードＮｎに配布される。なお、上記評価値は、例えば、コンテンツの人気度や重要度を表すものであり、例えば人気が高いコンテンツは、その評価値も高く設定されている。また、当該評価値は、レプリカを保存した各ノードＮｎにより管理されることになる。

また、このように分散保存されているレプリカの所在、つまり、当該レプリカを保存したノードＮｎのノード情報と当該コンテンツのレプリカに対応するコンテンツＩＤ等の組が含まれるインデックス情報が、当該コンテンツのレプリカの所在を管理しているノードＮｎ（以下、「ルートノード」、又は「コンテンツデータ（コンテンツＩＤ）のルートノード」という）等により記憶（インデックスキャッシュに記憶）、管理されるようになっている。

つまり、コンテンツのレプリカを保存しているコンテンツ保持ノードのノード情報は、他のノードＮｎからの問い合わせに応じて提供可能なようにルートノードにより管理されている。

例えば、タイトルがＸＸＸの映画のコンテンツのレプリカについてのインデックス情報は、そのコンテンツ（コンテンツＩＤ）のルートノードであるノードＮ４により管理され、タイトルがＹＹＹの映画のコンテンツのレプリカについてのインデックス情報は、そのコンテンツ（コンテンツＩＤ）のルートノードであるノードＮ７により管理される。また、このようなルートノードは、例えば、コンテンツＩＤと最も近い（例えば、上位桁がより多く一致する）ノードＩＤを有するノードＮｎであるように定められる。

そして、あるノードＮｎのユーザが、所望するコンテンツのレプリカを取得したい場合、当該レプリカの取得を望むノードＮｎ（以下、「ユーザノード」という）は、当該ユーザにより例えばコンテンツカタログ情報から選択されたコンテンツのコンテンツＩＤ及び自己のＩＰアドレス等を含むコンテンツ所在問合せ（検索）メッセージ（クエリ）を生成し、これを自己のＤＨＴを用いたルーティングテーブルにしたがって他のノードＮｎに対して送出する。つまり、ユーザノードは、コンテンツ所在問合せ（検索）メッセージを、ルートノードに向けて（ルートノード宛に）送出する（つまり、ルートノードにコンテンツのレプリカの所在を問い合わせる）。これにより、コンテンツ所在問合せ（検索）メッセージは、コンテンツＩＤをキーとするＤＨＴルーティングによって最終的にルートノードに到着することになる。

なお、各ノードＮｎにおいてユーザにより選択されるべきコンテンツのコンテンツ名、コンテンツＩＤ、公開日時等の属性情報は、例えばコンテンツ提供サーバから全てのノードＮｎに配信されるコンテンツカタログ情報に記述されている。ここで、公開日時は、各ノードＮｎにおいてコンテンツが利用可能となる日時を示している。例えば、この公開日時は、各ノードＮｎにおいて取得対象となるコンテンツをコンテンツカタログ情報上で選択可能となる日時である（公開日時までは、コンテンツカタログ情報上で選択できない）。

また、上記コンテンツ所在問合せ（検索）メッセージに含まれるコンテンツＩＤは、ユーザノードによって、コンテンツ名が上記共通のハッシュ関数によりハッシュ化されて生成されるようにしても良い。なお、ＤＨＴルーティングについては、特開２００６−１９７４００号公報等で公知であるので、詳しい説明を省略する。

上記コンテンツ所在問合せ（検索）メッセージを受信したルートノードは、これに含まれるコンテンツＩＤに対応するインデックス情報をインデックスキャッシュから取得して、当該インデックス情報を、該コンテンツ所在問合せメッセージの送信元であるユーザノードに対して返信する。こうしてインデックス情報を取得したユーザノードは、当該インデックス情報に含まれるあるコンテンツ保持ノードのＩＰアドレス等に基づいて当該コンテンツ保持ノードに接続して、コンテンツ送信要求メッセージを送信し、そこからコンテンツのレプリカを取得（ダウンロード）する。

なお、ルートノードは、当該インデックス情報に含まれるＩＰアドレス等に示されたコンテンツ保持ノードに対してコンテンツ送信要求メッセージを送信し、これにより、ユーザノードは、上記コンテンツ保持ノードからそのレプリカを取得することもできる。また、上記ユーザノードは、コンテンツ所在問合せメッセージがルートノードに辿り着くまでの間に、当該ルートノードと同じインデックス情報をキャッシュしているキャッシュノードから当該インデックス情報を取得することもできる。

また、以上のようにユーザノードからのコンテンツ要求に応じて自己が保存しているコンテンツのレプリカを提供したコンテンツ保持ノードは、自己が記憶、管理している当該コンテンツの評価値を所定値減算（例えば、当該評価値を半分に減少）することになる。そして更に、当該コンテンツ保持ノードは、減算した分の評価値をそのコンテンツのレプリカの提供を受けたユーザノードに対して与える（移譲する）ことになる。このようにするのは、コンテンツが１つ複製され２つになったため、その分、評価値を分割する趣旨である。また、評価値の低いコンテンツが新たなコンテンツのダウンロードのために削除される際には、当該削除するコンテンツ保持ノードが、同じコンテンツを持っている他のコンテンツ保持ノードに評価値を移譲するようになっている。更に、コンテンツ保持ノードが、ユーザノードに対してコンテンツのレプリカを提供する場合には、当該コンテンツの評価値を少し増やして（例えば1を加算）から、上述したように評価値を所定値減算（例えば、２分割）する。これにより、ダウンロードされればされるほど総評価値は高くなっていくことになる。ただし、評価値は時間が経過することで小さくなる仕組みであるので、どのコンテンツの総評価値も時間が経てば次第に低くなる。

こうして、新たなコンテンツのレプリカの提供を受けたユーザノードは、当該レプリカに係るコンテンツの評価値と、既に保存されているレプリカに係るコンテンツの評価値とを比較（複数保存されている場合、夫々のコンテンツの評価値と比較）し、例えば、最もコンテンツの評価値が低いレプリカを削除する。ここで当該レプリカに係るコンテンツの評価値が最も低くなければ、当該レプリカは新たに保存されることになる。従って、移譲を受けたコンテンツの評価値が高いほど、それだけ、そのレプリカが当該ユーザノードに保存される確率が高くなるので、当該システムＳに保存されるレプリカの数も多くなる。

そして、コンテンツ保持ノードから取得したコンテンツのレプリカを保存（例えば、ハードディスクに記録）したユーザノードは、当該レプリカを保存したことをそのルートノードに知らせるために（言い換えれば、該システムＳに参加している他のノードＮｎに対して公開するために）、当該レプリカのコンテンツＩＤ及び自己のノード情報が含まれるパブリッシュ（登録通知）メッセージを生成し、該パブリッシュメッセージを、そのルートノードに向けて（ルートノード宛に）送出する。

これにより、パブリッシュメッセージは、コンテンツ所在問合せ（検索）メッセージと同じように、コンテンツＩＤをキーとするＤＨＴルーティングによってルートノードに到着することになる。そして、該ルートノードは、受信したパブリッシュメッセージに含まれるノード情報及びコンテンツＩＤの組を含むインデックス情報を登録（インデックスキャッシュ領域に記憶）することになる。こうして、上記ユーザノードは、新たに、上記コンテンツのレプリカを保持するコンテンツ保持ノードとなる。

なお、上記パブリッシュメッセージに含まれるノード情報及びコンテンツＩＤの組を含むインデックス情報は、ルートノードに至るまでの転送経路におけるキャッシュノードにおいても登録（キャッシュ）される。

以上説明したコンテンツ分散保存システムＳにおいて、各コンテンツの総評価値が総評価値管理サーバＭＳ（総評価値管理装置の一例）により管理される。ここで、コンテンツの総評価値とは、対象のコンテンツのレプリカを保存している各ノードＮｎにより管理されているコンテンツの評価値の総和を表すものである。かかる総評価値は、対象のコンテンツのレプリカを保存している全てのノードＮｎから各評価値を得れば正確に求められるが、この場合、ノードＮｎの数が多くなると多大な時間とコストがかかる。従って、本実施形態においては、総評価値管理サーバＭＳが一部のノードＮｎからコンテンツの評価値を取得することにより当該コンテンツの総評価値を集計（後述する演算式により算出）し、総評価値をコンテンツ毎に管理する構成としている。

［２．総評価値管理サーバＭＳの構成及び機能等］
次に、図２を参照して、総評価値管理サーバＭＳの構成及び機能について説明する。

図２は、総評価値管理サーバＭＳの概要構成例を示す図である。

総評価値管理サーバＭＳは、図２に示すように、演算機能を有するＣＰＵ，作業用ＲＡＭ，各種データおよびプログラム（本発明の管理処理プログラムを含む）を記憶するＲＯＭ等から構成されたコンピュータとしての制御部１１と、各種データ及び各種プログラム等を記憶保存するためのＨＤ（ハードディスク）等から構成された記憶部１２と、ネットワーク８を通じてノードＮｎ等間の情報の通信制御を行うための通信部１３と、を備えて構成され、これらは、バス１４を介して相互に接続されている。なお、上記管理処理プログラムは、例えば、ネットワーク８上の所定のサーバからダウンロードされるようにしてもよいし、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記録されて当該記録媒体のドライブを介して読み込まれるようにしても良い。

記憶部１２には、コンテンツ分散保存システムＳに参加している各ノードＮｎのノード情報を登録するノード管理テーブル（リスト）が記憶されている。なお、ノードＮｎがコンテンツ分散保存システムＳに参加又は脱退する度に、これを示すメッセージが、例えば当該参加又は脱退したノードＮｎから総評価値管理サーバＭＳに送信され、上記ノード管理テーブルが更新されることになる。

また、記憶部１２には、各コンテンツの総評価値を含む情報を登録する総評価値管理テーブルが記憶されている。図３は、総評価値管理テーブルに登録されている情報の一例を示す図である。図３に示すように、総評価値管理テーブルには、コンテンツＩＤ、最新の総評価値に関する情報、総評価値の最大値に関する情報、及び評価値算出履歴情報、がコンテンツ毎に対応付けられて登録されている。ここで、評価値算出履歴情報は、総評価値の平均を後述する演算式（３）により算出する場合に必要であり、演算式（４）により算出する場合は不要（代わりに、コンテンツ毎に評価値調査回数（t）が必要）となる。

また、最新の総評価値に関する情報には、最新の総評価値が含まれている。また、総評価値の最大値に関する情報には、総評価値の最大値、及びその算出時においてコンテンツ分散保存システムＳに参加しているノードＮｎの総数（以下、「総ノード数」という）が含まれている。また、評価値算出履歴情報には、過去に算出された総評価値、及びその算出時における総ノード数が含まれている。

このような構成において、制御部１１は、ＣＰＵが記憶部１２等に記憶されたプログラム（本発明の管理処理プログラムを含む）を読み出して実行することにより、全体を統括制御し、ノード装置選定手段、要求情報送信手段、評価値情報受信手段、総評価値取得手段、総評価値算出手段、総評価値更新手段、総評価最大値算出手段、総評価平均値算出手段、及びランキング決定手段等として機能する。

より具体的には、総評価値の集計（調査）において、先ず、制御部１１は、コンテンツ分散保存システムＳに参加している複数のノードＮｎのうちから(上記ノード管理テーブルから)何れかのノードＮｎを、例えばランダムに一つ選定する。なお、ここで選定されるノードＮｎの数は、システムの負荷低減と評価値調査精度の向上はトレードオフの関係にあるので、システムの性能や要求される調査精度に応じて決定するのが好ましい。

次に、制御部１１は、上記選定されたノードＮｎのノード情報を用いてこれに接続し、当該ノードＮｎに対して、コンテンツ（例えば、コンテンツＩＤで指定）の評価値の要求を示す評価値要求メッセージ（要求情報の一例）を送信する。当該評価値要求メッセージを受信したノードＮｎは、自己が保存しているレプリカに対応するコンテンツ（１又は互いに異なる複数のコンテンツ）のコンテンツＩＤ及びその評価値を示す評価値応答メッセージ（評価値情報の一例）を総評価値管理サーバＭＳに返信することになる。

そして、制御部１１は、当該ノードＮｎから返信された評価値応答メッセージを受信する。こうして、制御部１１は、当該ノードＮｎで管理されているコンテンツの評価値を取得し、これを用いて当該コンテンツのおおよその総評価値を、例えば、以下の演算式（１）により算出することができる。

ここで、“ｖ_t”は今回の総評価値を、“ｘ_t”は今回取得された評価値を、“ｎ_t”は総ノード数を、夫々表している。

なお、本実施形態においては、対象のコンテンツを保存しているノードＮｎの総数はわからないという場合を想定している。そのため、“ｎ_t”は、現在、コンテンツ分散保存システムＳに参加しているノードＮｎの総数であり、当該ノードＮｎが持っていないコンテンツに関しては、“ｘ_t”が０であるとみなす。従って、何度も調査する必要がある。

仮に、“ｎ_t”を対象のコンテンツを保存しているノードＮｎの総数とすると、総評価値の最大値や総評価値の平均値の算出時には「多くのノードＮｎが保持しているが各ノードＮｎにおける評価値は低い状態」で、評価値使用時（ランキング作成時など）には「少数のノードＮｎしか保持していないが各ノードＮｎにおける評価値は高い状態」といった場合に対応できなくなる。つまり、この演算式（１）では、当該コンテンツのレプリカを保存しているある一つのノードＮｎで管理されている評価値は、コンテンツ分散保存システムＳに参加している他のノードＮｎでも同じであることを前提としている。

しかしながら、実際には、当該評価値は、各ノードＮｎ間でばらつきがあるので、実際の総評価値と近い値にならない場合がある。このため、制御部１１は、総評価値管理テーブルに登録されている最新の総評価値（前回のコンテンツの総評価値）と、上記取得した評価値（評価値応答メッセージに示される評価値）と、に基づいて、例えば以下の演算式（２）により新たな総評価値を算出する。

ここで、“ｖ_t-1”は前回算出された総評価値（総評価値管理テーブルに登録されている最新の総評価値）を、“ｍ_t”は今回評価値応答メッセージを送信したノードＮｎの数（一つずつノードＮｎが選定される場合は、“１”）を、夫々表している。

つまり、このような演算式（２）により、前回算出された総評価値ｖ_t-1を現在の総ノード数ｎ_tで除算した評価値（ｖ_t-1／ｎ_t）と、当該総ノード数ｎ_tから今回評価値応答メッセージを送信したノードＮｎの数ｍ_tの数を減算した数（ｎ_t−ｍ_t）と、が乗算され、当該乗算された値と、今回取得された評価値ｘ_tと、が加算されて新たな総評価値ｖ_tが算出される。この演算式（２）によれば、上記演算式（１）によりも実際の総評価値に近い値を得ることができる（集計の度に実際の総評価値に近づいていく）。

そして、制御部１１は、上記新たに算出されたコンテンツの総評価値ｖ_tにより、総評価値管理テーブルに登録されている当該コンテンツの前回の総評価値ｖ_t-1を更新する。更に、制御部１１は、当該新たに算出されたコンテンツの総評価値、及びその算出時における総ノード数を総評価値管理テーブルに新規登録（評価値算出履歴情報中に登録）する。

以上説明したノードＮｎの選定から新たな総評価値の算出及び更新までの一連の処理は、所定の時間間隔で（例えば、定期的に）繰り返し実行されることになる。

なお、評価値応答メッセージに示されていないコンテンツＩＤに対応するコンテンツ、つまり、上記選定されたノードＮｎにおいて保存されていないコンテンツについては、評価値“０”を取得したものとみなして上記新たな総評価値が算出される。

このような総評価値の集計例は、現時点での総評価値を求める手法である。しかし、公開時の総評価値が高くても、時間が経過するにつれて総評価値が低くなるようなコンテンツも考えられる。例えば、タイトルがＸＸＸの映画のシリーズは、１作目を公開したときの総評価値は非常に高くても、２作目を公開するころには１作目の総評価値は低くなっていることが予想される。そのため、２作目に公開時点での１作目の総評価値を参考にすると十分な総評価値が付けられない可能性がある。この問題を解決するため、現時点での総評価値を求める他に、公開から現在までの総評価値の最大値と、公開後所定期間内の総評価値の平均値と、を求めることとした。

例えば、制御部１１は、新たな総評価値ｖ_tを算出した場合、当該新たな総評価値ｖ_tと前回の総評価値ｖ_t-1とを比較して大きい方を総評価値の最大値として求め、当該最大値、及び現在の総ノード数により総評価値管理テーブルに登録されている総評価値の最大値、及びその算出時における総ノード数を更新する。つまり、時系列におけるコンテンツの総評価値の最大値を常に保持しておき、上述した総評価値の集計時に最大値を超えた場合に最大値を更新する。これにより、システム管理者等は、最も人気があったときのコンテンツの総評価値を把握することができる。なお、総評価値の最大値に対応付けてその算出時における総ノード数を登録しておくのは、公開済コンテンツの総評価値を算出した過去の時点と現時点とで総ノード数が異なると、総評価値が高いのか低いのかがわからなくなるので、算出時点の総ノード数を登録しておくことにより、総ノード数の変動による総評価値の違いを補うためである。

また、上述したように、新たなコンテンツの総評価値が算出される度に当該総評価値等は評価値算出履歴情報中に別々に登録されるが、制御部１１は、所定期間（例えば、公開後一定期間）内において登録された、特定のコンテンツについての各総評価値の平均値を算出し、例えば総評価値管理テーブルに登録する。これにより、システム管理者等は、上記特定のコンテンツが、例えば公開後一定期間内にどれだけ人気があったかを把握することができる。

上記総評価値の平均は、以下の演算式（３）により算出することができる。

ここで、“ｖ_av”は総評価値の平均値を、“ｖ_i”はｉ（ｉは、１〜ｔ）回目の調査で算出された総評価値を、“ｔ”は総評価値の算出回数（調査回数）を、夫々表している。なお、“ｖ_i”は、上述したように、演算式（１）よりも演算式（２）により算出されたものを使用することが望ましい。また、各総評価値ｖ_iの代わりに、各調査において取得された評価値ｘ_iと、そのときの総ノード数ｎ_iを記憶しておいても良い。

ところで、実際にｔ回分の総評価値を評価値算出履歴情報として保持しておくのは記憶容量やコストの面において望ましくない場合があるため、制御部１１は、ノードＮｎから評価値を取得する度に以下の演算式（４）により、総評価値の平均を再計算すると良い。

ここで、“ｖ_av-1”は、前回算出された総評価値の平均値を表している。この演算式（４）を用いることにより、ｔ回分の総評価値ｖ_iの代わりに、前回の調査において算出の総評価値ｖ_av-1を記憶しておけば足りることになる。

ただし、この演算式（４）では、例えば公開後一定期間内の総ノード数の平均も記憶しておく必要がある。これは、公開済コンテンツの総評価値を算出した時点と現時点とで総ノード数が異なると、総評価値が相対的に高いのか低いのかがわからないためである。算出時点の総ノード数を登録しておくことにより、総ノード数の変動による総評価値の違いを補うことができる。

以上のようにして算出された各コンテンツの総評価値、当該各コンテンツの総評価値の最大値、又は当該各コンテンツの総評価値の平均値は、コンテンツの人気順位を表すランキングの決定に用いられたり、総評価値が未だ与えられていない公開前コンテンツの初期総評価値の決定に用いられる（詳細は後述する）。

［３．ノードＮｎの構成及び機能等］
次に、図４を参照して、ノードＮｎの構成及び機能について説明する。

図４は、ノードＮｎの概要構成例を示す図である。

各ノードＮｎは、図４に示すように、演算機能を有するＣＰＵ，作業用ＲＡＭ，各種データ及びプログラムを記憶するＲＯＭ等から構成されたコンピュータとしての制御部２１と、各種データ（例えば、コンテンツデータのレプリカ、インデックス情報、ＤＨＴ等）及び各種プログラム等を記憶保存するためのＨＤ（ハードディスク）等から構成された記憶部２２と、受信されたコンテンツデータのレプリカ等を一時蓄積するバッファメモリ２３と、コンテンツデータのレプリカに含まれるエンコードされたビデオデータ（映像情報）およびオーディオデータ（音声情報）等をデコード（データ伸張や復号化等）するデコーダ部２４と、当該デコードされたビデオデータ等に対して所定の描画処理を施しビデオ信号として出力する映像処理部２５と、当該映像処理部２５から出力されたビデオ信号に基づき映像表示するＣＲＴ，液晶ディスプレイ等の表示部２６と、上記デコードされたオーディオデータをアナログオーディオ信号にＤ（Digital）／Ａ（Analog）変換した後これをアンプにより増幅して出力する音声処理部２７と、当該音声処理部２７から出力されたオーディオ信号を音波として出力するスピーカ２８と、ネットワーク８を通じて他のノードＮｎ等間の情報の通信制御を行うための通信部２９と、ユーザからの指示を受け付け当該指示に応じた指示信号を制御部２１に対して与える入力部（例えば、キーボード、マウス、或いは、操作パネル等）３０と、を備えて構成され、制御部２１、記憶部２２、バッファメモリ２３、デコーダ部２４、通信部２９、及び入力部３０はバス３１を介して相互に接続されている。なお、ノードＮｎとしては、パーソナルコンピュータ、ＳＴＢ（Set Top Box）、或いは、ＴＶ受信機等を適用可能である。

また、記憶部２２には、コンテンツ分散保存システムＳに参加する際のアクセス先となるコンタクトノードのＩＰアドレス及びポート番号等が記憶されている。更に、記憶部２２に保存されているレプリカに対応するコンテンツＩＤ、及びそのコンテンツの評価値等の情報を登録する評価値管理テーブルが記憶部２２に記憶されている。

このような構成において、制御部２１は、ＣＰＵが記憶部１２等に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、全体を統括制御し、コンテンツ分散保存システムＳへの参加により上述したユーザノード、中継ノード、ルートノード、キャッシュノード、コンテンツ保持ノード、コンテンツ投入ノード、及びコンテンツ事前保持ノードの少なくとも何れか一つのノードとしての処理を行う。

また、上述したように、総評価値管理サーバＭＳから評価値要求メッセージが受信された場合、制御部２１は、記憶部２２に保存されているレプリカに対応するコンテンツＩＤ及びその評価値を示す評価値応答メッセージを総評価値管理サーバＭＳに返信する処理を行う。

また、上記評価値要求メッセージが受信された場合、制御部２１は、保存されているレプリカに対応するコンテンツの公開日時を調べ、その公開日時が、所定期間（例えば、公開後一定期間）内のコンテンツについてのみ、その評価値を示す評価値応答メッセージを総評価値管理サーバＭＳに返信するように構成しても良い。これにより、例えば公開後一定期間内のコンテンツについてのみ評価値が総評価値管理サーバＭＳに返信されるため、ネットワーク８の負荷等を低減することができる。また、総評価値管理サーバＭＳ側も、１度の集計に対する総評価値の更新対象は公開後一定期間以内のコンテンツのみとすることができ、負荷を低減することができる。なお、上記所定期間は、各ノードＮｎにおいて固定値として設定されていても良いし、総評価値管理サーバＭＳからの評価値要求メッセージ中で指定されていても良い。

［４．コンテンツ分散保存システムＳの動作］
次に、コンテンツ分散保存システムＳの動作について説明する。

（４−１．総評価値の算出）
先ず、図５を参照して、総評価値が算出される際の動作について説明する。

図５（Ａ）は、総評価値管理サーバＭＳにおける制御部１１の評価値要求処理を示すフローチャートであり、図５（Ｂ）は、総評価値管理サーバＭＳにおける制御部１１の総評価値算出処理を示すフローチャートであり、図５（Ｃ）は、ノードＮｎにおける制御部２１の評価値応答処理を示すフローチャートである。

総評価値管理サーバＭＳにおいて、図５（Ａ）に示す処理は、例えば一定時間毎に繰り返し実行されるものであり、当該時間（例えば、タイマのカウントアップ等）が到来した場合に開始される。当該処理が開始されると、制御部１１は、先ず、上記ノード管理テーブルに登録されている複数のノードＮｎのうちから何れかのノードＮｎを例えばランダムに一つ選定する（ステップＳ１）。

次いで、制御部１１は、上記選定されたノードＮｎのノード情報を用いてこれに接続し、当該ノードＮｎに対して、コンテンツの評価値の要求を示す評価値要求メッセージを送信する（ステップＳ２）。

一方、ノードＮｎにおいて、図５（Ｃ）に示す処理は、評価値要求メッセージが受信された場合に開始される。当該処理が開始されると、制御部２１は、自ノードの記憶部２２に保存されているレプリカに対応するコンテンツをリストアップする（ステップＳ１０１）。このリストアップでは、例えば、評価値管理テーブルに登録されている全てのコンテンツのコンテンツＩＤがＲＡＭの所定領域に格納される。なお、このとき、制御部２１は、公開日時が所定期間（例えば、公開後一定期間）内のコンテンツのみをリストアップするように構成しても良い。

次いで、制御部２１は、上記リストアップしたコンテンツから１つ選択する（ステップＳ１０２）。

次いで、制御部２１は、上記選択したコンテンツの評価値を評価値管理テーブルから取得してコンテンツＩＤと共に評価値リストに記述する（ステップＳ１０３）。

次いで、制御部２１は、上記リストアップした全てのコンテンツについての上記処理が終了したか否かを判別する（ステップＳ１０４）。そして、上記リストアップした全てのコンテンツについての上記処理が終了していない場合には（ステップＳ１０４：ＮＯ）、制御部２１は、ステップＳ１０２に戻り未だ選択されていないコンテンツを選択して上記と同様の処理を行う。

一方、上記リストアップした全てのコンテンツについての上記処理が終了した場合には（ステップＳ１０４：ＹＥＳ）、制御部２１は、上記選択されたコンテンツの評価値等が記述された評価値リストを含む評価値応答メッセージを総評価値管理サーバＭＳに返信し（ステップＳ１０５）、図５（Ｃ）に示す処理を終了する。

次いで、総評価値管理サーバＭＳが上記評価値応答メッセージを受信すると、図５（Ｂ）に示す処理が開始される。当該処理が開始されると、制御部１１は、公開済の全てのコンテンツをリストアップする（ステップＳ１１）。

なお、上記ステップＳ１０１で公開日時が所定期間内のコンテンツのみをリストアップするように構成した場合は、ここでも公開日時が所定期間内のコンテンツのみがリストアップされる。

このリストアップでは、例えば、総評価値管理テーブルに登録されている全てのコンテンツのコンテンツＩＤがＲＡＭの所定領域に格納される。

次いで、制御部１１は、上記リストアップしたコンテンツから１つ選択する（ステップＳ１２）。

次いで、制御部１１は、上記選択したコンテンツの評価値が、上記評価値応答メッセージに含まれる評価値リストに記述されているか否かを判別し（ステップＳ１３）、当該評価値リストに記述されている場合には（ステップＳ１３：ＹＥＳ）、ステップＳ１４に進み、当該評価値リストに記述されていない場合には（ステップＳ１３：ＮＯ）、ステップＳ１５に進む。

ステップＳ１４では、制御部１１は、上記選択したコンテンツの評価値を評価値リストから取得する。一方、ステップＳ１５では、制御部１１は、上記選択したコンテンツの評価値を評価値リストから取得する代わりに“０”に設定する。

次いで、制御部１１は、上記選択したコンテンツの最新の総評価値を総評価値管理テーブルから取得する（ステップＳ１６）。

次いで、制御部１１は、ステップＳ１４で取得したコンテンツの評価値（又は、ステップＳ１５で“０”に設定したコンテンツの評価値）と、ステップＳ１６で取得したコンテンツの最新の総評価値と、に基づき、例えば上述した演算式（２）により新たな総評価値を算出する（ステップＳ１７）。

次いで、制御部１１は、当該新たに算出されたコンテンツの総評価値により総評価値管理テーブルに登録されている最新の総評価値を更新（上書き）する（ステップＳ１８）。

更に、制御部１１は、当該新たに算出されたコンテンツの総評価値、その算出時における総ノード数を総評価値管理テーブルに新規登録（評価値算出履歴情報中に登録）する（総評価値の平均が上記演算式（４）により算出されるのであればこの処理は不要）。

次いで、制御部１１は、上記選択したコンテンツの総評価値の最大値を総評価値管理テーブルから取得する（ステップＳ１９）。

次いで、制御部１１は、上記ステップＳ１７で算出した新たな総評価値と、上記ステップＳ１９で取得した、今までの総評価値の最大値とを比較し、大きい方を総評価値の最大値として決定する（ステップＳ２０）。

次いで、制御部１１は、上記決定した総評価値の最大値、及び現在の総ノード数により総評価値管理テーブルに登録されている総評価値の最大値、その算出時における総ノード数を更新（上書き）する（ステップＳ２１）。

次いで、制御部１１は、上記リストアップした全てのコンテンツについての上記処理が終了したか否かを判別する（ステップＳ２２）。そして、上記リストアップした全てのコンテンツについての上記処理が終了していない場合には（ステップＳ２２：ＮＯ）、制御部２１は、ステップＳ１２に戻り未だ選択されていないコンテンツを選択して上記と同様の処理を行う。

一方、上記リストアップした全てのコンテンツについての上記処理が終了した場合には（ステップＳ２２：ＹＥＳ）、制御部１１は、図５（Ｂ）に示す処理を終了する。

なお、上記ステップＳ１８とＳ１９との間で、制御部１１は、所定期間（例えば、公開後一定期間）内において登録された各総評価値の平均値を算出するように構成しても良い。この場合、制御部１１は、当該コンテンツの所定期間（例えば、公開後一定期間）内において登録された各総評価値を総評価値管理テーブル（評価値算出履歴情報）から取得し、それらの総評価値の平均値を例えば上記演算式（３）又は演算式(４)により算出して、例えば総評価値管理テーブルに登録することになる。なお、この場合、上記ステップＳ１１でリストアップされる対象は、公開日時が所定期間（例えば、公開後一定期間）内のコンテンツとしても良い。

以上説明した総評価値の算出方法によれば、ノードＮｎの数が多くなっても、調査に多大な時間とコストがかかることなく、公開済コンテンツの総評価値を迅速、かつ精度良く（つまり、実際の総評価値に近い値として）求めることができる。また、各コンテンツの現時点での総評価値ばかりでなく、公開から現在までの総評価値の最大値や、公開後所定期間内の総評価値の平均値を求めるように構成したので、様々な観点からコンテンツを評価することができる。

（４−２．ランキングの決定）
次に、図６を参照して、コンテンツの人気順位を表すランキングが決定される際の動作について説明する。このランキングの決定では、各コンテンツの総評価値に基づいて、コンテンツの人気順位を表すランキングが決定される。

図６は、総評価値管理サーバＭＳにおける制御部１１のランキング決定処理を示すフローチャートである。

総評価値管理サーバＭＳにおいて、図６に示す処理は、例えばシステム管理者等によりより使用される端末からのランキング決定要求により開始される。当該処理が開始されると、制御部１１は、先ず、対象とする全てのコンテンツの最新の総評価値を、総評価値管理テーブルにおける最新の総評価値に関する情報から取得する（ステップＳ３１）。なお、最新の総評価値の代わりに、総評価値の最大値又は平均値が取得されるように構成しても良い。

次いで、制御部１１は、取得した各コンテンツの最新の総評価値を昇順にソート、つまり、総評価値が高い順に並べてコンテンツの人気順位を表すランキングの決定し（ステップＳ３２）、当該ランキングのデータを記憶する。なお、最新の総評価値の代わりに、総評価値の最大値又は平均値の昇順にソートされるように構成しても良い。

次いで、制御部１１は、上記記憶されたランキングを示すデータを、要求があった端末に対して返信し（ステップＳ３３）、当該処理を終了する。

以上説明したランキング決定方法によれば、公開済コンテンツの最新の総評価値、総評価値の最大値、又は総評価値の平均値を利用することにより、コンテンツの人気順位を表すランキングを効率良く決定することができる。例えば、各コンテンツの最新の総評価値を昇順にソートした場合には、現時点での総評価値の高い順にコンテンツのランキングを得ることができ、各コンテンツの総評価値の最大値を昇順にソートした場合には、過去に最も評価値が高かった順にコンテンツのランキングを得ることができ、各コンテンツの総評価値の平均値を昇順にソートした場合には、所定期間内の総評価値の平均が最も評価値が高かった順にコンテンツのランキングを得ることができる。

（４−３．公開前コンテンツの初期総評価値の決定）
次に、公開前コンテンツの初期総評価値が決定される際の動作について、実施例１と実施例２に分けて説明する。この公開前コンテンツの初期総評価値の決定では、総評価値が与えられていない公開前コンテンツのキーワードを少なくとも一つ有し、且つ当該総評価値が与えられている公開済コンテンツの総評価値に基づいて、上記公開前コンテンツの初期総評価値が決定される。

このような公開前コンテンツの初期総評価値の決定の前提として、本コンテンツ分散保存システムＳで扱われる各コンテンツには、キーワードが付与されるようになっており、各コンテンツに付与されたキーワードは、コンテンツＩＤに対応付けられて、例えばキーワード管理データベースに登録され管理される。かかるキーワードとしては、例えば一般的にコンテンツを検索するために付与されるキーワードを用いることができ、当該キーワードの数は任意である。例えば、映画のコンテンツの場合、映画タイトル、ジャンル名、主演者名、及び監督者名等のキーワードが付与され、音楽のコンテンツの場合、音楽タイトル、ジャンル名、アーティスト名、作詞者名、及び作曲者名等のキーワードが付与される。なお、このキーワード管理データベースは、総評価値管理サーバＭＳに備えられても良いし、総評価値管理サーバＭＳが接続可能な別のサーバに備えられるようにしても良い。

（４−３−１．実施例１）
先ず、実施例１の動作を、図７及び図８を参照して説明する。

図７は、実施例１において、総評価値管理サーバＭＳにおける制御部１１の初期総評価値決定処理を示すフローチャートである。図８は、実施例１において、公開前コンテンツの初期総評価値が決定されるまでの様子を示す図である。

総評価値管理サーバＭＳにおいて、図７に示す処理は、例えばシステム管理者等により使用される端末からの公開前コンテンツの初期総評価値決定要求により開始される。当該処理が開始されると、制御部１１は、先ず、上記要求に係る公開前コンテンツ（総評価値が与えられていないコンテンツ）を特定する（ステップＳ４１）。

次いで、制御部１１は、特定した公開前コンテンツのキーワード（複数）をキーワード管理データベースから取得する（ステップＳ４２）。例えば、公開前コンテンツのキーワードをＡとＤとする。

次いで、制御部１１は、取得した複数のキーワードのうちからキーワードを一つ選択（例えば、ランダム又は登録順に選択）する（ステップＳ４３）。

次いで、制御部１１は、キーワード管理データベースを参照して、選択したキーワードを持つ公開済コンテンツを複数特定する（ステップＳ４４）。

次いで、制御部１１は、特定した公開済の各コンテンツの最新の総評価値を総評価値管理テーブルにおける最新の総評価値に関する情報から取得し、且つ各コンテンツの全てのキーワードをキーワード管理データベースから取得する（ステップＳ４５）。なお、最新の総評価値の代わりに、総評価値の最大値又は平均値が取得されるように構成しても良い。

次いで、制御部１１は、特定した各コンテンツの総評価値に基づき当該コンテンツのキーワードの評価値を決定する（ステップＳ４６）。なお、最新の総評価値の代わりに、総評価値の最大値又は平均値に基づき当該コンテンツのキーワードの評価値が決定されるように構成しても良い。

例えば、図８の例では、上記選択されたキーワードＡを持つコンテンツ１の総評価値は「９０」であるので、当該総評価値がそのまま当該キーワードＡの評価値として決定されている。一方、上記選択されたキーワードＡを持つコンテンツ３の総評価値は「６０」であるので、当該総評価値がそのまま当該キーワードＡの評価値として決定されている。

次いで、制御部１１は、複数のコンテンツに跨って、上記評価値が決定されたキーワードの評価値の平均値を算出する（ステップＳ４７）。

例えば、図８の例では、コンテンツ１とコンテンツ３に跨って、キーワードＡの評価値の平均値が決定されている。

次いで、制御部１１は、上記ステップＳ４２で取得した全てのキーワードについて処理したか否かを判別し（ステップＳ４８）、処理していない場合には（ステップＳ４８：ＮＯ）、ステップＳ４３に戻り、未だ選定されていないキーワードを選択し、上記と同様の処理を行う。

例えば、図８の例では、選択されたキーワードＤを持つコンテンツ２の総評価値は「４０」であるので、当該総評価値がそのまま当該キーワードＤの評価値として決定されている。一方、選択されたキーワードＤを持つコンテンツ３の総評価値は「６０」であるので、当該総評価値がそのまま当該キーワードＤの評価値として決定されている。そして、コンテンツ２とコンテンツ３に跨って、キーワードＤの評価値の平均値が決定されている。

そして、上記ステップＳ４８で、全てのキーワードについて処理したと判別された場合には（ステップＳ４８：ＹＥＳ）、公開前コンテンツの複数のキーワードの夫々について算出された評価値の平均値のうちの最大値を、公開前コンテンツの初期総評価値として決定する（ステップＳ４９）。

例えば、図８の例では、キーワードＡの評価値の平均値と、キーワードＤの評価値の平均値のうちの、大きい方のキーワードＡの評価値の平均値が、公開前コンテンツの初期総評価値として決定されている。

次いで、制御部１１は、上記決定された公開前コンテンツの初期総評価値を、当該公開前コンテンツのコンテンツＩＤ等の情報に対応付けて総評価値管理テーブルに登録する（ステップＳ５０）。

次いで、制御部１１は、上記決定された公開前コンテンツの初期総評価値を示すデータを、要求があった端末に対して返信し（ステップＳ５１）、当該処理を終了する。

なお、公開前コンテンツの複数のキーワードの夫々について算出された評価値の平均値をさらに平均した値を公開前コンテンツの初期総評価値として決定するように構成しても良い。

（４−３−２．実施例２）
次に、図９及び図１０を参照して、実施例２における公開前のコンテンツの評価値算出処理について説明する。

図９は、実施例２において、総評価値管理サーバＭＳにおける制御部１１の初期総評価値決定処理を示すフローチャートである。図１０は、実施例２において、公開前コンテンツの初期総評価値が決定されるまでの様子を示す図である。

総評価値管理サーバＭＳにおいて、図９に示す処理は、例えばシステム管理者等により使用される端末からの公開前コンテンツの初期総評価値決定要求により開始される。当該処理が開始されると、制御部１１は、先ず、上記要求に係る公開前コンテンツ（総評価値が与えられていないコンテンツ）を特定する（ステップＳ７１）。

次いで、制御部１１は、全てのキーワード（複数）をキーワード管理データベースから取得する（ステップＳ７２）。

次いで、制御部１１は、当該処理が初回実行か否かを判別し（ステップＳ７３）、初回実行である場合には（ステップＳ７３：ＹＥＳ）、全てのキーワードの評価値に「１」を設定する（ステップＳ７４）。一方、初回実行でない場合には（ステップＳ７３：ＮＯ）、制御部１１は、全てのキーワードの評価値をキーワード管理データベースから取得する（ステップＳ７５）。

次いで、制御部１１は、公開済の全てのコンテンツを特定し（ステップＳ７６）、特定した公開済の各コンテンツの最新の総評価値を総評価値管理テーブルにおける最新の総評価値に関する情報から取得する（ステップＳ７７）。なお、最新の総評価値の代わりに、総評価値の最大値又は平均値が取得されるように構成しても良い。

次いで、制御部１１は、当該特定した公開済コンテンツを一つ選択する（ステップＳ７８）。

次いで、制御部１１は、当該選択したコンテンツが有するキーワードを全て選択する（ステップＳ７９）。

次いで、制御部１１は、当該選択した各キーワードの評価値を重みとし、当該選択したコンテンツの総評価値を当該各キーワードに分配し（ステップＳ８０）、当該各キーワードの評価値を決定する。なお、最新の総評価値の代わりに、総評価値の最大値又は平均値に基づき当該コンテンツのキーワードの評価値が決定されるように構成しても良い。

例えば、図１０（Ａ）の例では、コンテンツ１の総評価値は「９０」であり、各キーワードの評価値には上記ステップＳ７４で全て「１」に設定されているので、その重みに従って、当該コンテンツ１の総評価値「９０」は３等分され、「３０」ずつ、キーワードＡ，Ｂ，Ｃに分配されてその評価値が決定されている。

次いで、制御部１１は、上記特定した全てのコンテンツについて処理したか否かを判別し（ステップＳ８１）、処理していない場合には（ステップＳ８１：ＮＯ）、ステップＳ７８に戻り、未だ選定されていないコンテンツを選択し、上記と同様の処理を行う。このようにして、例えば、図１０（Ａ）に示すように、コンテンツ２及び３についても、キーワードの評価値が決定されることになる。

そして、上記ステップＳ８１で、全てのコンテンツについて処理したと判別された場合には（ステップＳ８１：ＹＥＳ）には、制御部１１は、キーワードを一つ選択する（ステップＳ８２）。

次いで、制御部１１は、複数のコンテンツに跨って、上記選択したキーワードの評価値の平均値を算出する（ステップＳ８３）。

例えば、図１０（Ａ）の例では、コンテンツ１とコンテンツ３に跨って、キーワードＡの評価値の平均値が決定されている。

次いで、制御部１１は、上記ステップＳ７２で取得した全てのキーワードについて処理したか否かを判別し（ステップＳ８４）、処理していない場合には（ステップＳ８４：ＮＯ）、ステップＳ８２に戻り、未だ選定されていないキーワードを選択し、上記と同様の処理を行う。このようにして、例えば、図１０（Ａ）に示すように、キーワードＢ，Ｃ，Ｄについても平均値が算出されることになる。

そして、上記ステップＳ８４で、全てのキーワードについて処理したと判別された場合には（ステップＳ８４：ＹＥＳ）、制御部１１は、予め設定された終了判定基準を満たしているか否かを判別し（ステップＳ８５）、終了判定基準を満たしていない場合には（ステップＳ８５：ＮＯ）、ステップＳ７８に戻り、上記と同様の処理を行う。

例えば、図１０（Ｂ）に示すコンテンツ２を例にとると、直前のステップＳ８３の処理で算出されたキーワードＢとＤの評価値の平均値「２５」と「２０」が重みとされ、コンテンツ２の総評価値「４０」が、その重みに従って、キーワードＢ，Ｄに分配されてその評価値が決定されている。

こうして、終了判定基準が満たされるまでは、ステップＳ７８〜ステップＳ８５の処理が繰り返しループされる。かかる繰り返しループにおいて、制御部１１は、直前のステップＳ８３の処理で算出したキーワードの評価値の平均値を重みとして、当該コンテンツの総評価値を当該コンテンツのキーワードにさらに分配することにより当該コンテンツのキーワードの評価値を決定（つまり、前回の評価値から更新）し、且つさらに分配することにより決定された（つまり、更新された）当該コンテンツのキーワードの評価値を、キーワード毎に、複数のコンテンツに跨って、当該キーワードの評価値の平均値を算出するという処理を所定回数繰り返すことにより、最終的なキーワードの評価値の平均値を算出するのである。

ところで、終了判定基準の種類、閾値はユーザにより任意に選択可能である。例えば、更新前後のキーワードの評価値の差が当該キーワードの評価値の平均の数十〜数百（例えば、１００）分の１以下か否かが判断され、これ以下ならば終了判定基準を満たすとされる。或いは、予め設定された回数（例えば、１００回）、上記ステップＳ７８〜ステップＳ８５の処理がループしたか否かが判断され、当該回数ループしたならば終了判定基準を満たすとされる。或いは、予め設定された時間（例えば、３分）、上記ステップＳ７８〜ステップＳ８５の処理が繰り返し行われたか否かが判断され、当該時間繰り返し行われたならば終了判定基準を満たすとされる。

こうして、終了判定基準を満たした場合には（ステップＳ８５：ＹＥＳ）、制御部１１は、公開前コンテンツの複数のキーワードの夫々について上述したように算出された最終的な評価値の平均値を加算し、この加算値を公開前コンテンツの初期総評価値として決定する（ステップＳ８６）。

次いで、制御部１１は、上記決定された公開前コンテンツの初期総評価値を、当該公開前コンテンツのコンテンツＩＤ等の情報に対応付けて総評価値管理テーブルに登録し、且つ、全てのキーワードの評価値（上述した最終的なキーワードの評価値の平均値）をキーワード管理データベースに登録する（ステップＳ８７）。こうして、登録された全てのキーワードの評価値は、上述したように、ステップＳ７５で取得され、ステップＳ８０で重みとして使用されることになる。

次いで、制御部１１は、上記決定された公開前コンテンツの初期総評価値を示すデータを、要求があった端末に対して返信し（ステップＳ８８）、当該処理を終了する。

以上説明した公開前コンテンツの初期総評価値の決定方法（実施例１又は実施例２）によれば、公開済コンテンツの最新の総評価値、総評価値の最大値、又は総評価値の平均値を利用することにより、システム管理者側に手間かけさせずに比較的簡単に公開前コンテンツの人気度を予測（推定）することが可能となり、ひいては、事前に適切な数のレプリカをシステム内に分散保存させることができる。

従って、事前に当該システムＳ内に分散保存させておくレプリカの数が少なすぎることを回避でき、当該コンテンツの公開後にそのレプリカにアクセスが集中することを防止することができる。よって、コンテンツ保持ノードへのレプリカのダウンロード要求が頻出しても、安定したコンテンツ配信が可能となる。また、当該レプリカの数が多すぎることを回避でき、各ノードＮｎにおけるレプリカを保存するための記憶領域を無駄に消費してしまうことで当該記憶領域を圧迫することを防止することができる。これにより、ネットワーク負荷の増大を防止することもできる。

（４−４．コンテンツのレプリカが分割され保存されている場合の総評価値の算出）
以上説明したコンテンツ分散保存システムＳにおいては、一つのコンテンツのレプリカが複数に分割された各キャッシュ（分割複製データ）が、複数のノードＮｎに分散して保存される場合がある。かかる場合、あるノードＮｎが、あるレプリカを構成するキャッシュ全てを保存しているとは限らず、当該レプリカを構成するキャッシュの一部のみを保存していることもある。そして、各キャッシュには、夫々、当該キャッシュに対応するコンテンツ（つまり、当該キャッシュを構成要素とするコンテンツ）の評価を表す評価値が付与されており、当該評価値は、当該キャッシュを保存している各ノードＮｎにおける上述した評価値管理テーブルに登録され管理されている。なお、当該評価値には、各キャッシュのシリアル番号（例えば、キャッシュのレプリカにおけるデータ位置を示す）に対応つけられている。

このようなコンテンツ分散保存システムＳにおいては、キャッシュ毎に総評価値を調査し、それらの平均をコンテンツの総評価値とするのが最も正確な手法である。しかし、この場合、当該キャッシュを保存しているコンテンツ保持ノードは、キャッシュ数分の評価値を総評価値管理サーバＭＳに送信しなければならないため、分割数が多くなると送信しなければならないデータ量が増え、システムの付加が高くなってしまう。そこで、この場合、当該コンテンツ保持ノードがキャッシュ毎に評価値を送信するのではなく、あるコンテンツを構成する全キャッシュの中で自ノードが保存している各キャッシュに付与された評価値の平均値を当該コンテンツの評価値として総評価値管理サーバＭＳに送信するように構成する。

以下、図１１を参照して、分割されたキャッシュがノードＮｎに保存される場合の動作について説明する。

図１１は、分割されたキャッシュが保存される場合を考慮したノードＮｎにおける制御部２１の評価値応答処理を示すフローチャートであり、上述した図５（Ｃ）の処理に置き換わるものである。なお、この場合の総評価値管理サーバＭＳにおける制御部１１の処理は、図５（Ａ）及び図５（Ｂ）の処理と同様である。

ノードＮｎにおいて、図１１に示す処理は、総評価値管理サーバＭＳからの評価値要求メッセージが受信された場合に開始される。当該処理が開始されると、制御部２１は、図５（Ｃ）に示すステップＳ１０１と同様、自ノードの記憶部２２に保存されているレプリカ又はキャッシュに対応するコンテンツをリストアップする（ステップＳ２０１）。

次いで、制御部２１は、上記リストアップしたコンテンツから１つ選択する（ステップＳ２０２）。

次いで、制御部２１は、上記選択したコンテンツが分割されているか否かを判別し（ステップＳ２０３）、分割されていない場合には（ステップＳ２０３：ＮＯ）、ステップＳ２０４に進み、分割されている場合には（ステップＳ２０３：ＹＥＳ）、ステップＳ２０５に進む。

ステップＳ２０４では、制御部２１は、上記選択したコンテンツの評価値を評価値管理テーブルから取得してコンテンツＩＤと共に評価値リストに記述し、ステップＳ２１１に進む。

一方、ステップＳ２０５では、制御部２１は、上記選択したコンテンツのキャッシュの中で、自ノードの記憶部２２に保存されているキャッシュをリストアップする。このリストアップでは、例えば、当該キャッシュのシリアル番号がＲＡＭの所定領域に格納される。

次いで、制御部２１は、上記リストアップしたキャッシュから１つ選択する（ステップＳ２０６）。

次いで、制御部２１は、上記選択したキャッシュに付与されている評価値を評価値管理テーブルから取得する（ステップＳ２０７）。

次いで、制御部２１は、上記リストアップした全てのキャッシュについての上記処理が終了したか否かを判別する（ステップＳ２０８）。そして、上記リストアップした全てのキャッシュについての上記処理が終了していない場合には（ステップＳ２０８：ＮＯ）、制御部２１は、ステップＳ２０６に戻り未だ選択されていないキャッシュを選択して上記と同様の処理を行う。

一方、上記リストアップした全てのキャッシュについての上記処理が終了した場合には（ステップＳ２０８：ＹＥＳ）、制御部２１は、上記各キャッシュに付与されている評価値の平均値を算出し当該平均値を当該コンテンツの評価値として決定する（ステップＳ２０９）。

図１２は、各キャッシュに付与されている評価値の平均値をコンテンツの評価値として決定する様子を示す概念図である。図１２に示すノードＮ１には、コンテンツＸ（レプリカ）を構成する全キャッシュＸ１〜Ｘ６のうちの一部のキャッシュＸ１，Ｘ３，及びＸ５が保存されており、かかるキャッシュＸ１，Ｘ３，及びＸ５に付与された評価値の平均値（３０＝（３０＋２５＋３５）／３）が当該コンテンツＸの評価値として決定されている。

次いで、制御部２１は、上記平均値として求めたコンテンツの評価値をコンテンツＩＤと共に評価値リストに記述し（ステップＳ２１０）、ステップＳ２１１に進む。

ステップＳ２１１では、制御部２１は、上記ステップＳ２０１でリストアップした全てのコンテンツについての上記処理が終了したか否かを判別する。そして、上記リストアップした全てのコンテンツについての上記処理が終了していない場合には（ステップＳ２１１：ＮＯ）、制御部２１は、ステップＳ２０２に戻り未だ選択されていないコンテンツを選択して上記と同様の処理を行う。

一方、上記リストアップした全てのコンテンツについての上記処理が終了した場合には（ステップＳ２１１：ＹＥＳ）、制御部２１は、上記コンテンツの評価値等が記述された評価値リストを含む評価値応答メッセージを総評価値管理サーバＭＳに返信し（ステップＳ２１２）、図１１に示す処理を終了する。

そして、総評価値管理サーバＭＳにおいては、図５（Ｂ）に示す処理が行われてコンテンツの総評価値が算出され、図６、図７、図９に示す処理についても上記と同様に実行されることになる。

以上説明したコンテンツのレプリカが分割され保存されている場合の総評価値の算出方法によれば、分割キャッシュ数が増えても、システムの負荷を増大させることなく、公開済コンテンツの総評価値を迅速、かつ精度良く求めることができる。

なお、上記実施形態におけるコンテンツ分散保存システムＳは、ＤＨＴを利用したアルゴリズムによって形成されることを前提として説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。

本実施形態に係るコンテンツ分散保存システムにおける各ノード装置の接続態様の一例を示す図である。 総評価値管理サーバＭＳの概要構成例を示す図である。 総評価値管理テーブルに登録されている情報の一例を示す図である。 ノードＮｎの概要構成例を示す図である。 （Ａ）は、総評価値管理サーバＭＳにおける制御部１１の評価値要求処理を示すフローチャートであり、（Ｂ）は、総評価値管理サーバＭＳにおける制御部１１の総評価値算出処理を示すフローチャートであり、（Ｃ）は、ノードＮｎにおける制御部２１の評価値応答処理を示すフローチャートである。 総評価値管理サーバＭＳにおける制御部１１のランキング決定処理を示すフローチャートである。 実施例１において、総評価値管理サーバＭＳにおける制御部１１の初期総評価値決定処理を示すフローチャートである。 実施例１において、公開前コンテンツの初期総評価値が決定されるまでの様子を示す図である。 実施例２において、総評価値管理サーバＭＳにおける制御部１１の初期総評価値決定処理を示すフローチャートである。 実施例２において、公開前コンテンツの初期総評価値が決定されるまでの様子を示す図である。 分割されたキャッシュが保存される場合を考慮したノードＮｎにおける制御部２１の評価値応答処理を示すフローチャートである。 各キャッシュに付与されている評価値の平均値をコンテンツの評価値として決定する様子を示す概念図である。

符号の説明

８ ネットワーク
９ オーバーレイネットワーク
１１ 制御部
１２ 記憶部
１３ 通信部
１４ バス
２１ 制御部
２２ 記憶部
２３ バッファメモリ
２４ デコーダ部
２５ 映像処理部
２６ 表示部
２７ 音声処理部
２８ スピーカ
２９ 通信部
３０ 入力部
３１ バス
ＭＳ 総評価値管理サーバ
Ｎｎ ノード
Ｓ コンテンツ分散保存システム

Claims (13)

1. ネットワークに接続された複数のノード装置の参加により構成されるコンテンツ分散保存システムであり、複数のコンテンツの複製データが複数のノード装置に分散して保存され、当該複製データを保存した各前記ノード装置によりそのコンテンツの評価を表す評価値が管理されるようにしたコンテンツ分散保存システムにおいて各前記評価値の総和を表す総評価値をコンテンツ毎に管理する総評価値管理装置であって、
   各前記コンテンツの総評価値を記憶する総評価値記憶手段と、
   前記コンテンツ分散保存システムに参加している前記複数のノード装置のうちから何れかのノード装置を選定するノード装置選定手段と、
   前記選定されたノード装置に対して、前記コンテンツの評価値の要求を示す要求情報を送信する要求情報送信手段と、
   前記要求情報を受信した前記ノード装置が保存している複製データに対応するコンテンツの評価値を示す評価値情報を、当該ノード装置から受信する評価値情報受信手段と、
   前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの総評価値を前記総評価値記憶手段から取得する総評価値取得手段と、
   前記取得されたコンテンツの総評価値と、前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの評価値と、に基づいて新たな総評価値を算出する総評価値算出手段と、
   前記新たに算出されたコンテンツの総評価値により前記総評価値記憶手段に記憶されている前回のコンテンツの総評価値を更新する総評価値更新手段と、
   を備えることを特徴とする総評価値管理装置。
2. 請求項１に記載の総評価値管理装置において、
   前記総評価値算出手段は、
   前記取得されたコンテンツの総評価値を前記コンテンツ分散保存システムに参加しているノード装置の総数で除算した評価値と、当該総数から前記評価値情報を送信したノード装置の数を減算した数と、を乗算し、
   当該乗算した値と、前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの評価値と、を加算して前記新たな総評価値を算出することを特徴とする総評価値管理装置。
3. 請求項１又は２に記載の総評価値管理装置において、
   前記ノード装置選定手段は、前記コンテンツ分散保存システムに参加している前記複数のノード装置のうちから何れかのノード装置をランダムに一つ選定することを特徴とする総評価値管理装置。
4. 請求項１乃至３の何れか一項に記載の総評価値管理装置において、
   前記ノード装置選定手段、前記要求情報送信手段、前記評価値情報受信手段、前記総評価値取得手段、前記総評価値算出手段、及び前記総評価値更新手段による一連の処理は、所定の時間間隔で繰り返し実行されることを特徴とする総評価値管理装置。
5. 請求項１乃至４の何れか一項に記載の総評価値管理装置において、
   前記総評価値算出手段により新たなコンテンツの総評価値が算出された場合には、当該新たなコンテンツの総評価値と前回のコンテンツの総評価値とを比較して大きい方を総評価値の最大値として求める総評価最大値算出手段を更に備えることを特徴とする総評価値管理装置。
6. 請求項１乃至５の何れか一項に記載の総評価値管理装置において、
   前記総評価値算出手段により新たなコンテンツの総評価値が算出される度に、当該総評価値を別々に記憶しておき、所定期間内において前記記憶された、特定のコンテンツについての各前記総評価値の平均値を算出する総評価平均値算出手段を更に備えることを特徴とする総評価値管理装置。
7. 請求項１乃至６の何れか一項に記載の総評価値管理装置において、
   前記各コンテンツの総評価値、当該各コンテンツの総評価値の最大値、又は当該各コンテンツの総評価値の平均値に基づいて、コンテンツの人気順位を表すランキングを決定するランキング決定手段を更に備えることを特徴とする総評価値管理装置。
8. 請求項１乃至７の何れか一項に記載の総評価値管理装置において、
   前記総評価値が与えられていないコンテンツのキーワードを少なくとも一つ有し、且つ前記総評価値が与えられているコンテンツを特定するコンテンツ特定手段を更に備え、
   前記総評価値算出手段は、前記特定されたコンテンツの総評価値に基づいて、前記総評価値が与えられていないコンテンツの総評価値を算出することを特徴とする総評価値管理装置。
9. 前記コンテンツ分散保存システムにおいては、一つのコンテンツの複製データを複数に分割した分割複製データが、前記複数のノード装置に分散して保存され、当該分割複製データを保存した各前記ノード装置により当該分割複製データを有するコンテンツの評価を表す評価値が当該分割複製データに付与されて管理されており、
   前記評価値情報受信手段は、前記要求情報を受信した前記ノード装置が保存している分割複製データが、これに対応するコンテンツを構成する全分割複製データのうちの一部である場合には、当該一部の分割複製データに付与された評価値の平均値を前記コンテンツの評価値として示された評価値情報を、当該ノード装置から受信することを特徴とする請求項１乃至８の何れか一項に記載の総評価値管理装置。
10. 請求項９に記載の総評価値管理装置から送信された前記要求情報を受信したノード装置であって、
    前記一部の分割複製データに付与された評価値の平均値を前記コンテンツの評価値として示された評価値情報を前記総評価値管理装置に対して送信することを特徴とするノード装置。
11. コンピュータを、請求項１乃至９の何れか一項に記載の総評価値管理装置として機能させることを特徴とする管理処理プログラム。
12. ネットワークに接続された複数のノード装置の参加により構成されるコンテンツ分散保存システムであり、複数のコンテンツの複製データが複数のノード装置に分散して保存され、当該複製データを保存した各前記ノード装置によりそのコンテンツの評価を表す評価値が管理されるようにしたコンテンツ分散保存システムにおいて、
    各前記評価値の総和を表す総評価値をコンテンツ毎に管理する総評価値管理装置は、
    各前記コンテンツの総評価値を記憶する総評価値記憶手段と、
    前記コンテンツ分散保存システムに参加している前記複数のノード装置のうちから何れかのノード装置を選定するノード装置選定手段と、
    前記選定されたノード装置に対して、前記コンテンツの評価値の要求を示す要求情報を送信する要求情報送信手段と、
    前記要求情報を受信した前記ノード装置が保存している複製データに対応するコンテンツの評価値を示す評価値情報を、当該ノード装置から受信する評価値情報受信手段と、
    前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの総評価値を前記総評価値記憶手段から取得する総評価値取得手段と、
    前記取得されたコンテンツの総評価値と、前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの評価値と、に基づいて新たな総評価値を算出する総評価値算出手段と、
    前記新たに算出されたコンテンツの総評価値により前記総評価値記憶手段に記憶されている前回のコンテンツの総評価値を更新する総評価値更新手段と、
    を備えることを特徴とするコンテンツ分散保存システム。
13. ネットワークに接続された複数のノード装置の参加により構成されるコンテンツ分散保存システムであり、複数のコンテンツの複製データが複数のノード装置に分散して保存され、当該複製データを保存した各前記ノード装置によりそのコンテンツの評価を表す評価値が管理されるようにしたコンテンツ分散保存システムにおけるコンテンツの総評価値管理方法であって、
    各前記評価値の総和を表す総評価値をコンテンツ毎に管理する総評価値管理装置は、
    各前記コンテンツの総評価値を記憶する工程と、
    前記コンテンツ分散保存システムに参加している前記複数のノード装置のうちから何れかのノード装置を選定する工程と、
    前記選定されたノード装置に対して、前記コンテンツの評価値の要求を示す要求情報を送信する工程と、
    前記要求情報を受信した前記ノード装置が保存している複製データに対応するコンテンツの評価値を示す評価値情報を、当該ノード装置から受信する工程と、
    前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの総評価値を前記総評価値記憶手段から取得する工程と、
    前記取得されたコンテンツの総評価値と、前記受信された評価値情報に示されるコンテンツの評価値と、に基づいて新たな総評価値を算出する工程と、
    前記新たに算出されたコンテンツの総評価値により前記総評価値記憶手段に記憶されている前回のコンテンツの総評価値を更新する工程と、
    を備えることを特徴とする総評価値管理方法。

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