JP6061164B1 - Information processing apparatus, information processing method, and program - Google Patents
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Abstract
【課題】データに付与された属性値の多様性を維持しつつ一群のデータを更新すること。【解決手段】情報処理装置は、各々が固有の１つ以上の属性値が付与された前記一群のデータを処理対象として指定する指定手段と、属性値の比較結果に基づき、一群の記憶領域に含まれる記憶領域のうちいずれか１つに格納する設定手段と、前記一群の記憶領域に含まれる記憶領域における前記資源の過不足を判定する判定手段と、資源が不足すると判定された１つ以上の前記記憶領域に格納されるデータのうち当該記憶領域の各々から所定の１つ以上のデータを除くデータからなる排除対象、当該排除対象を除くデータからなる保持対象を特定する特定手段と、該特定されたデータまたは当該データを指定する情報を出力する出力手段とを有する。排除対象のデータは、基準値から遠い属性値が付与されたデータと前記基準値から近い属性値が付与されたデータを保持対象とする。【選択図】図１An object of the present invention is to update a group of data while maintaining the diversity of attribute values assigned to the data. An information processing apparatus includes a designation unit that designates the group of data to which one or more unique attribute values are assigned as processing targets, and a group of storage areas based on a comparison result of the attribute values. Setting means for storing in any one of the storage areas included, determination means for determining the excess or deficiency of the resources in the storage areas included in the group of storage areas, and one or more determined to be insufficient Specifying means for specifying an exclusion target composed of data excluding one or more predetermined data from each of the storage areas of the data stored in the storage area, a retention target composed of data excluding the exclusion target, Output means for outputting the specified data or information designating the data. The data to be excluded is data to which the attribute value far from the reference value is assigned and data to which the attribute value close to the reference value is given. [Selection] Figure 1
Description
本発明は、データ群を更新する技術に関する。 The present invention relates to a technique for updating a data group.
実験・観測データ群や元のデータに修正を加えて得られるバックアップデータ群など、互いに関連性のある複数のデータが記憶された記憶媒体に新たなデータを記憶する際、記憶容量が圧迫されることを回避すべく、一般的に一部のデータを削除する（間引く）ことが行われている。代表的なデータを保存しておけば、差異がわずかであるデータの全てを保存していなくても、実質的に問題とならない場合が多いからである。
例えば、生成時点が古いデータから削除するという技術は、一般的により古いデータほど相対的に有用性が低いとの推定に基づいている。ただし、ある時点以前のデータが失われるため、それ以前のデータを推定することがもはや不可能となるリスクが高まる。
これに対し、特許文献１の技術は、新しいデータも間引きを行うことにより、古いデータにも保持される確率を与える。これは、古いデータにも一定の有用性が存在するとの推定に基づいている。この種の一群のデータを更新する際に重要なことは、一群のデータ全体としての（データ年齢などの）多様性をできるだけ損なわずに記憶容量を低減することであるといえる。
When new data is stored in a storage medium that stores multiple data that are related to each other, such as experimental and observation data groups or backup data groups obtained by modifying the original data, the storage capacity is under pressure. In order to avoid this, a part of data is generally deleted (thinned out). This is because if representative data is stored, there is often no substantial problem even if not all of the data with a small difference is stored.
For example, the technique of deleting from data whose generation point is older is generally based on the assumption that older data is relatively less useful. However, since data before a certain point is lost, there is an increased risk that it is no longer possible to estimate the previous data.
On the other hand, the technique of
ただし、特許文献１の技術は、削除対象の決定が一群のデータ全体の多様性に直接基づいておらず、多様性への寄与が大きい希少なデータを間引く確率があるため、更新後の一群のデータの多様性を損なう場合がある。また、繰り返し更新することで、そうしたデータが削除される確率は増加するため、更新の頻度を制限する必要がある。
本発明は、更新の都度、データに付与された属性値の多様性への寄与の大小を判定し、寄与が小さいデータのみを排除することで、多様性への影響を最小限に抑えつつ一群のデータを更新することを目的とする。
However, since the technique of
The present invention determines the magnitude of the contribution to the diversity of attribute values given to the data each time it is updated, and eliminates only data with a small contribution, thereby minimizing the impact on diversity. The purpose is to update the data.
本発明は、一の態様において、各々が固有の１つ以上の属性値が付与されるデータからなり、前記属性値は１つ以上の固有の基準値を有し、かつ当該属性値と前記基準値との遠近と所定の１つ以上の境界値と前記基準値との遠近とを比較可能であるという特徴を有する一群のデータであって、前記一群のデータを処理対象として指定する指定手段と、各々が前記一群のデータに含まれるデータのうちいずれか１つ以上が格納される記憶領域からなり、当該記憶領域に固有かつ所定の資源の供給量と、当該記憶領域に格納されたデータに基づく前記資源の需要量に基づき当該資源の過不足を判定可能であるという特徴を有する一群の記憶領域であって、前記一群のデータに含まれるデータを当該データに付与された前記属性値における比較の結果に基づき、前記一群の記憶領域に含まれる記憶領域のうちいずれか１つに格納する設定手段と、前記一群の記憶領域に含まれる記憶領域における前記資源の過不足を判定する判定手段と、前記資源が不足すると判定された１つ以上の前記記憶領域に格納されるデータのうち、前記属性値における比較の結果に基づき、当該一つ以上の記憶領域において所定の１つ以上のデータの少なくとも一部分を除くデータからなる排除対象、または前記一群のデータのうち当該排除対象を除く１つ以上のデータからなる保持対象の少なくともいずれか一方を特定する特定手段と、該特定されたデータ、または当該データを指定する情報を出力する出力手段とを有し、前記排除対象のデータのうち少なくともいずれか１つは、当該データに付与された属性値よりも前記基準値から遠い属性値が付与されたデータと前記基準値から近い属性値が付与されたデータを保持対象として有する、ことを特徴とする情報処理装置を提供する。 In one aspect, the present invention comprises data to which one or more unique attribute values are assigned, the attribute values having one or more unique reference values, and the attribute values and the reference values A group of data characterized by being capable of comparing the perspective of the value and the perspective of the predetermined one or more boundary values and the reference value, and designating means for designating the group of data as a processing target; , Each comprising a storage area in which any one or more of the data included in the group of data is stored, the supply amount of a specific resource specific to the storage area and the data stored in the storage area A group of storage areas having a feature that it is possible to determine the excess or deficiency of the resource based on the demand amount of the resource based on the comparison of the data included in the group of data in the attribute value assigned to the data Result of Based on the setting means for storing in any one of the storage areas included in the group of storage areas, the determination means for determining the excess or deficiency of the resources in the storage areas included in the group of storage areas, Of data stored in one or more of the storage areas determined to have insufficient resources, at least a portion of the predetermined one or more data in the one or more storage areas based on the result of the comparison in the attribute value Specifying means for specifying at least one of an exclusion target consisting of data excluding data or a holding target consisting of one or more data excluding the exclusion target among the group of data, the specified data, or the data Output means for outputting information for designating at least one of the data to be excluded is an attribute assigned to the data With a holding object data attribute value is assigned closer to the reference value and far attribute value is assigned data from the reference value than to provide an information processing apparatus characterized by.
本発明によれば、データに付与された属性値の多様性を維持しつつ一群のデータが更新される。 According to the present invention, a group of data is updated while maintaining the diversity of attribute values assigned to the data.
以下、本発明を一群のデータのバックアップに適用した例を説明する。
図１は、情報処理装置１０の機能構成を示す。情報処理装置１０は、パーソナルコンピュータ等の汎用の情報処理装置であって、指定手段１１０、設定手段１２０、処理手段１３０、出力手段１４０、開始判定手段１５１、終了判定手段１５２、データ入力手段１７１、データ生成手段１７２、削除手段１９２、保存手段１９１、表示手段１８０、通信部２１０、記憶部２００を含む。
Hereinafter, an example in which the present invention is applied to backup of a group of data will be described.
FIG. 1 shows a functional configuration of the
情報処理装置１０における処理対象の一群のデータは、各々が固有の１つ以上の属性値が付与されるデータを含む。属性値は１つ以上の固有の基準値を有し、かつ当該属性値と基準値との遠近と所定の１つ以上の境界値と基準値との遠近とを比較可能であるという特徴を有する。境界値とは、例えば、１つの記憶領域が１つ以上の属性値の範囲に対応する場合に、当該範囲の端部の属性値をいう。
The group of data to be processed in the
一群のデータに含まれる各データは、例えば、テキストデータ、文書データ、表計算（*.ｄｏｃ、*.ｅｌｓｘ、*.ｃｓｖ）、映像データ（*.ｍｐｅｇ等）または音声データ（*.ｗａｖ、*.ｍｐ３等）であってもよい。データの種類や形式は問わない。また、一群のデータには異なる種類のデータが混在してもよい。要するに、複数のデータや複数のデータに分割可能なデータから構成されていればよい。各データには、少なくとも１つの属性値が付与される。
また、一群のデータに含まれるデータのうち少なくともいずれか１つは、他の主データを特定するための情報を有していてもよい。すなわち、処理対象のデータとは、データ値で構成される情報に限らず、他のデータを参照する情報（アドレス等）からなるものであってもよい。
Each data included in the group of data includes, for example, text data, document data, spreadsheet (* .doc, * .elsx, * .csv), video data (* .mpeg, etc.) or audio data (* .wav, * .mp3 etc.). There is no limitation on the type or format of data. Different types of data may be mixed in a group of data. In short, it may be composed of a plurality of data or data that can be divided into a plurality of data. At least one attribute value is given to each data.
Further, at least one of the data included in the group of data may have information for specifying other main data. In other words, the data to be processed is not limited to information composed of data values, but may be information (address, etc.) referring to other data.
一の態様において、属性値は、所定のアルゴリズムに従って、当該データに基づいて決定される。あるいは、属性値は、そのデータに関連付けられた頻度的または確率的な値である。一の態様において、属性値の少なくとも１つは、当該データの出現頻度、または出現確率に基づいて決定される。あるいは、属性値の少なくとも１つは、当該データに関連付けられた時間的な属性値である。一の態様において、属性値の少なくとも１つは、当該データに対してアクセスがあった時間、または当該データが生成された時間に基づいて決定される。あるいは、属性値の少なくとも１つは、指定された少なくとも１つの基準データと当該データとの類似度を表す。一の態様において、基準データの少なくとも１つは、所定のアルゴリズムに従って、一群のデータに含まれるデータから１つ選択される。あるデータの類似度は、例えば、そのデータと基準データとの差分に基づいて算出される。
基準値は、基準データの属性値に等しくてもよいし、一群のデータに含まれる１以上のデータに付与された属性値の統計量（平均値や中央値等）に基づいて決定されてもよい。
In one aspect, the attribute value is determined based on the data according to a predetermined algorithm. Alternatively, the attribute value is a frequency or probabilistic value associated with the data. In one aspect, at least one of the attribute values is determined based on the appearance frequency or the appearance probability of the data. Alternatively, at least one of the attribute values is a temporal attribute value associated with the data. In one aspect, at least one of the attribute values is determined based on the time that the data was accessed or the time that the data was generated. Alternatively, at least one of the attribute values represents the degree of similarity between the specified at least one reference data and the data. In one aspect, at least one of the reference data is selected from data included in the group of data according to a predetermined algorithm. The similarity of certain data is calculated based on, for example, the difference between the data and the reference data.
The reference value may be equal to the attribute value of the reference data, or may be determined based on a statistic (average value, median value, etc.) of attribute values given to one or more data included in the group of data. Good.
図２は、処理対象のデータとその属性値の一例を概念的に示す。例えば、一群のデータＤは、ｍ個のテキストファイルＤ１〜Ｄｍで構成され、各データ（テキストファイル）は固有の属性値としてそのファイルが最後にアクセスされた時刻Ｔ（ｉ）についての情報を内包している。すなわち、一群のデータＤは、ある文書に対して、修正を繰り替えして生成された文書群のデータである。同図は、各データを、属性値を表す一次元の時間軸上にプロットしたものである。すなわち、データファイルＤ１が一番最近にアクセスされた（最も新しい）ファイルであり、データＤｍが最も古いファイルである。属性値Ｔ（ｉ）の分布の疎密は、一群のデータＤの最終アクセス時刻の多様性に関係する。例えば、属性値の分布が時間軸上のある領域に集中している場合は、そのデータ群は多様性が乏しく、逆に時間軸上で分散している（つまり新しいものから古いものまで存在する）データ群は多様性が富んでいるということができる。 FIG. 2 conceptually shows an example of data to be processed and its attribute values. For example, a group of data D is composed of m text files D1 to Dm, and each data (text file) includes information about time T (i) when the file was last accessed as a unique attribute value. doing. That is, a group of data D is data of a document group generated by repeating corrections for a certain document. In the figure, each data is plotted on a one-dimensional time axis representing attribute values. That is, the data file D1 is the most recently accessed (newest) file, and the data Dm is the oldest file. The density of the distribution of the attribute value T (i) is related to the diversity of the last access time of the group of data D. For example, when the distribution of attribute values is concentrated in a certain area on the time axis, the data group is not very diverse, and on the contrary, it is distributed on the time axis (that is, from new to old) It can be said that the data group is rich in diversity.
記憶部２００は、半導体メモリやハードディスクなどの記憶装置であって、情報処理装置１０のＯＳのほか、ＯＳ上で動作して以下に説明する機能を情報処理装置１０に実現させるためのプログラムが格納される。加えて、記憶部２００には、処理の対象となり得るデータや上記プロラムによって参照される各種パラメータが格納される。より具体的には、記憶部２００には、一群のデータを記憶するための複数の記憶領域（Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３・・・）が構築される。各記憶領域は、メモリアドレスやセクタ等の記憶媒体の物理的構造と対応していてもよいし、フォルダやディレクトリ等のＯＳ上でソフトウェア的に定義された記憶領域と対応するものであってもよい。
The
一群の記憶領域には、一群のデータに含まれるデータのうちいずれか１つ以上が格納される。 One group or more of data included in the group of data is stored in the group of storage areas.
一の態様において、一群の記憶領域Ｗは第１領域と第２領域とを含み、第１領域へのアクセス速度と第２領域へのアクセス速度とは異なっていてもよい。
また、記憶部２００は、更に、少なくとも一群のデータに含まれるデータを識別する情報と当該データに付与された属性値とを対応付けて、ログとして記憶してもよい。
In one aspect, the group of storage areas W includes a first area and a second area, and the access speed to the first area and the access speed to the second area may be different.
Further, the
指定手段１１０、設定手段１２０、処理手段１３０、出力手段１４０、削除手段１９２、保存手段１９１、データ生成手段１７２、データ入力手段１７１、開始判定手段１５１、終了判定手段１５２は、ＣＰＵ等のプロセッサあるいはプロセッサ上で実現される機能モジュールとして実装される。
The
指定手段１１０は、一群のデータを処理対象として指定する。指定手段１１０は、一群のデータに含まれるデータのうち少なくともいずれか１つに関連する指定された関連データ、または当該関連データに基づいて生成したデータを処理対象に指定する第２指定手段１１１を有していてもよい。例えば、関連データをバックアップデータ群の元データとした場合、バックアップデータ群および編集中の元データのコピーを処理対象に指定してもよい。
The
設定手段１２０は、一群のデータに含まれるデータが、当該データに付与された属性値における比較の結果に基づき、一群の記憶領域に含まれる記憶領域のうちいずれか１つに格納されるように、記憶領域を設定する。
また、各記憶領域に固有かつ所定の資源の供給量と、当該記憶領域に格納されたデータに基づく資源の需要量とに基づき当該資源の過不足を判定可能である。資源は演算リソースであってもよいし、通信リソースであってもよいし、記憶リソースであってもよいし、これらとは無関係な概念であってもよい。要するに、データやデータが指す対象を保持する際に利用可能なものであり、データやデータが指す対象を際限なく多く保持しようと想定した際に不足する主だったものである。
The setting unit 120 stores the data included in the group of data in any one of the storage areas included in the group of storage areas based on the comparison result of the attribute values given to the data. Set the storage area.
Further, it is possible to determine the excess or deficiency of the resource based on the supply amount of the resource specific to each storage area and the demand amount of the resource based on the data stored in the storage area. The resource may be a calculation resource, a communication resource, a storage resource, or a concept unrelated to these. In short, it can be used when holding data and the object pointed to by data, and it is the main shortage when it is assumed that an unlimited number of data and data points are held.
一の態様において、記憶リソースは一群のデータそれ自体を格納するための記憶容量である。
図３は、各記憶領域における資源の供給量と需要量の関係の一例を模式的に表したものである。同図の例では、記憶領域Ｗ１〜Ｗ６で構成される一群の記憶領域Ｗのうち、記憶領域Ｗ４においては記憶リソースが不足しており、記憶領域Ｗ１、Ｗ３、Ｗ５、Ｗ６においては供給過多な状態（すなわち、データを格納する余裕がまだある状態）である。
In one aspect, the storage resource is a storage capacity for storing a group of data itself.
FIG. 3 schematically shows an example of the relationship between the supply amount of resources and the demand amount in each storage area. In the example in the figure, among the group of storage areas W configured by the storage areas W1 to W6, the storage area W4 has insufficient storage resources, and the storage areas W1, W3, W5, and W6 have excessive supply. This is a state (ie, a state where there is still room for storing data).
一の態様において、各データには固有の要求量が付与され、各記憶領域における需要量は、当該記憶領域に含まれるデータに付与された要求量に基づいて決定される。要求量は、例えば、当該データに基づいて特定される通信手段において所定の期間で通信される通信量に基づいて決定される。あるいは、要求量は、当該データに基づいて特定される演算手段において所定の期間で演算される演算量に基づいて決定さてもよい。あるいは、要求量は、当該データの総数または総量に基づいて決定される。あるいは、要求量は、当該データに基づいて特定される主データの総数または総量に基づいて決定されてもよい。あるいは、要求量は、入力手段１６０を介してユーザによって入力された値に基づいて決定されてもよい。
In one aspect, each data is given a unique request amount, and the demand amount in each storage area is determined based on the request quantity given to the data included in the storage area. The requested amount is determined based on, for example, the communication amount communicated in a predetermined period in the communication means specified based on the data. Alternatively, the requested amount may be determined based on a calculation amount calculated in a predetermined period in a calculation means specified based on the data. Alternatively, the required amount is determined based on the total number or the total amount of the data. Alternatively, the requested amount may be determined based on the total number or the total amount of main data specified based on the data. Alternatively, the requested amount may be determined based on a value input by the user via the
ここで、一群の記憶領域に含まれる記憶領域における供給量の和は、通信部２１０などの指定された通信手段において所定の期間で通信される通信量に基づいて決定される。あるいは、情報処理装置１０が有するプロセッサなどの指定された演算手段において所定の期間で演算される演算量に基づいて決定されてもよい。あるいは、供給量の和は、指定された記憶媒体に記憶可能なデータの総量、または総数に基づいて決定されてもよい。
Here, the sum of the supply amounts in the storage areas included in the group of storage areas is determined based on the communication amount communicated in a predetermined period by a designated communication means such as the
一の態様において、設定手段１２０は、一群の記憶領域に含まれる記憶領域の総数を設定するステップ、境界値に基づいて一群の記憶領域に含まれる記憶領域に対応する属性値の範囲を設定するステップ、または一群の記憶領域に含まれる記憶領域における供給量を設定するステップのうち少なくともいずれか１つを実行する。 In one aspect, the setting unit 120 sets the total number of storage areas included in the group of storage areas, and sets a range of attribute values corresponding to the storage areas included in the group of storage areas based on the boundary value. At least one of the step or the step of setting the supply amount in the storage area included in the group of storage areas is executed.
また、設定手段１２０は、一群の記憶領域に含まれる記憶領域の総数、一群の記憶領域に含まれる記憶領域に対応する属性値の範囲、または一群の記憶領域に含まれる記憶領域における供給量の少なくともいずれか１つは、入力手段１６０を介してユーザによって入力された値に基づいて決定してもよい。
In addition, the setting unit 120 determines the total number of storage areas included in the group of storage areas, the range of attribute values corresponding to the storage areas included in the group of storage areas, or the supply amount in the storage areas included in the group of storage areas. At least one of the values may be determined based on a value input by the user via the
設定手段１２０は、一群のデータに含まれるデータに付与された属性値が一群の記憶領域に含まれる記憶領域に対応する属性値の範囲を満たした場合、当該データの少なくとも一部分を当該記憶領域の１つに格納し（割り当て）てもよい。データの一部分とは、例えばデータが複数のデータ値からなる場合において、データ値を部分的に切り出して再定義される１つのデータである。 When the attribute value assigned to the data included in the group of data satisfies the range of the attribute value corresponding to the storage area included in the group of storage areas, the setting unit 120 transfers at least a part of the data in the storage area. They may be stored (assigned) in one. A part of data is, for example, one piece of data that is partially defined by cutting out a data value when the data is composed of a plurality of data values.
なお、設定手段１２０は、第２設定手段１２１を用いて、入力手段１６０を介してユーザによって入力された情報のみに基づいて、一群の記憶領域に含まれる記憶領域を設定してもよい。
Note that the setting unit 120 may use the
設定手段１２０は、一の態様において、一群のデータに含まれるデータに付与された属性値のうち基準値から最も遠い属性値、または推定される最も遠い属性値に基づいて、一群の記憶領域に含まれる記憶領域の総数を設定する。例えば、各記憶領域に対応する属性値の範囲を予め等しい大きさに設定する場合、基準値から最も遠い属性値を記憶領域のいずれか１つに格納されるために最低限必要な記憶領域の数を記憶領域の総数に設定してもよい。あるいは、設定手段１２０は、一群のデータに含まれるデータに付与された要求値のうち最大値、または推定される最大値に基づいて、一群の記憶領域に含まれる記憶領域の総数を設定してもよい。この場合、推定は、一群のデータに含まれるデータの総数未満のデータと一群のデータに含まれるデータの総数に基づいて行われる。例えば、秘書問題の最適ポリシーに則れば、第一にデータの総数をネイピア数で割った値の整数部の数のデータの中で最も基準値から遠い属性を検索し、第二に残りの全データの属性値を検索する過程でより基準値から遠い属性値に当たれば検索を終了し、その値を推定される最も遠い属性値としてもよい。あるいは、設定手段１２０は、一群の記憶領域に含まれる記憶領域における供給量の和に基づいて、一群の記憶領域に含まれる記憶領域の総数を設定してもよい。例えば、供給量の和を要求値の最大値で割った値の整数部を記憶領域の総数に設定してもよい。 In one aspect, the setting means 120 stores the group of storage areas based on the attribute value farthest from the reference value or the estimated farthest attribute value among the attribute values assigned to the data included in the group of data. Sets the total number of storage areas included. For example, when the attribute value range corresponding to each storage area is set to an equal size in advance, the minimum storage area required to store the attribute value farthest from the reference value in any one of the storage areas The number may be set to the total number of storage areas. Alternatively, the setting unit 120 sets the total number of storage areas included in the group of storage areas based on the maximum value or the estimated maximum value given to the data included in the group of data. Also good. In this case, the estimation is performed based on data less than the total number of data included in the group of data and the total number of data included in the group of data. For example, according to the optimal policy for the secretary problem, first, the attribute that is farthest from the reference value is searched for among the data of the integer part of the total number of data divided by the number of Napiers, and the second is the remaining If an attribute value far from the reference value is hit in the process of searching the attribute values of all data, the search may be terminated and the value may be set as the farthest attribute value to be estimated. Alternatively, the setting unit 120 may set the total number of storage areas included in the group of storage areas based on the sum of the supply amounts in the storage areas included in the group of storage areas. For example, an integer part of a value obtained by dividing the sum of supply amounts by the maximum value of request values may be set as the total number of storage areas.
一の態様において、設定手段１２０は、一群の記憶領域に含まれる記憶領域の総数に基づいて、一群の記憶領域に含まれる記憶領域における供給量を設定する。あるいは、設定手段１２０は、一群のデータに含まれるデータに付与された要求値のうち最大値、または推定される最大値に基づいて、一群の記憶領域に含まれる記憶領域における供給量を設定してもよい。この場合、推定が一群のデータに含まれるデータの総数未満のデータと一群のデータに含まれるデータの総数に基づく。
あるいは、設定手段１２０は、一群の記憶領域に含まれる記憶領域に対応する属性値の範囲に基づいて、一群の記憶領域に含まれる記憶領域における供給量を設定してもよい。例えば、供給量は記憶領域に対応する属性値の範囲の広さに比例して設定してもよい。あるいは、設定手段１２０は、一群の記憶領域に含まれる記憶領域における供給量の和に基づいて、一群の記憶領域に含まれる記憶領域における供給量を設定してもよい。例えば、供給量の和を記憶領域の総数で割った値を各記憶領域の供給量に設定してもよい。
あるいは、設定手段１２０は、一群の記憶領域に含まれる記憶領域における供給量の和を一群の記憶領域に含まれる記憶領域における固有の分配率で内分することで一群の記憶領域に含まれる記憶領域における供給量を設定してもよい。ここで、一群の記憶領域に含まれる記憶領域における分配率の比は、一群の記憶領域に含まれる記憶領域における需要量の比と等しくない。分配率は、例えば、一群の記憶領域に含まれる記憶領域における需要量、または対応する属性値の範囲に基づいて決定される。例えば、分配率は記憶領域に対応する属性値の範囲の広さに比例して設定してもよいし、ある記憶領域における需要量が０であればその記憶領域における分配率を０、需要量が０でなければ１と設定してもよい。
In one aspect, the setting means 120 sets the supply amount in the storage areas included in the group of storage areas based on the total number of storage areas included in the group of storage areas. Alternatively, the setting unit 120 sets the supply amount in the storage area included in the group of storage areas based on the maximum value or the estimated maximum value given to the data included in the group of data. May be. In this case, the estimation is based on data less than the total number of data included in the group of data and the total number of data included in the group of data.
Alternatively, the setting unit 120 may set the supply amount in the storage area included in the group of storage areas based on the attribute value range corresponding to the storage area included in the group of storage areas. For example, the supply amount may be set in proportion to the width of the attribute value range corresponding to the storage area. Alternatively, the setting unit 120 may set the supply amount in the storage area included in the group of storage areas based on the sum of the supply amount in the storage area included in the group of storage areas. For example, a value obtained by dividing the sum of the supply amounts by the total number of storage areas may be set as the supply amount of each storage area.
Alternatively, the setting means 120 stores the storage included in the group of storage areas by dividing the sum of the supply amounts in the storage areas included in the group of storage areas by the inherent distribution rate in the storage areas included in the group of storage areas. The supply amount in the region may be set. Here, the ratio of the distribution ratio in the storage areas included in the group of storage areas is not equal to the ratio of the demand amount in the storage areas included in the group of storage areas. The distribution rate is determined based on, for example, a demand amount in a storage area included in a group of storage areas or a corresponding attribute value range. For example, the distribution rate may be set in proportion to the width of the attribute value range corresponding to the storage area. If the demand amount in a certain storage area is 0, the distribution ratio in that storage area is 0, the demand amount If is not 0, 1 may be set.
一の態様において、設定手段１２０は、一群の記憶領域に含まれる記憶領域の総数に基づいて、２つ以上の境界値を設定する。あるいは、設定手段１２０は、一群のデータに含まれるデータに付与される属性値のうち基準値から最も遠い属性値、または最も遠いと推定される属性値に基づいて、２つ以上の境界値を設定してもよい。この場合において、推定は一群のデータに含まれるデータの総数未満のデータと一群のデータに含まれるデータの総数に基づく。 In one aspect, the setting unit 120 sets two or more boundary values based on the total number of storage areas included in the group of storage areas. Alternatively, the setting unit 120 determines two or more boundary values based on the attribute value furthest from the reference value or the attribute value estimated to be furthest from the attribute values assigned to the data included in the group of data. It may be set. In this case, the estimation is based on less than the total number of data included in the group of data and the total number of data included in the group of data.
設定手段１２０は、所定の数列に基づいて２つ以上の境界値を設定してもよい。ここで、当該数列を特徴付ける変数の総数は、一群の記憶領域に含まれる記憶領域の総数から１を引いた数未満である。所定の数列は、０より大きい所定の初項をＡ、基準値をＢ、１より大きく２以下の定数をＣ、一群のデータに含まれるデータに付与される属性値のうち基準値から最も遠い属性値または最も遠いと推定される属性値をＭ、一群の記憶領域に含まれる記憶領域の総数をＮとする場合、公差が（|Ｍ-Ｂ|-Ａ）/（Ｎ-Ｃ）で定義される等差数列、または公比が（|Ｍ-Ｂ|/Ａ）^（１/（Ｎ-Ｃ））で定義される等比数列である。ここで、推定は、一群のデータに含まれるデータの総数未満のデータと一群のデータに含まれるデータの総数に基づく。例えば、Ａはドキュメントの有意な編集が行われる時間（１分程度）、Ｂを最も新しいデータの最終アクセス時刻、Ｃを１．５と設定し、境界値はその時刻数列を最も新しいデータの最終アクセス時刻から引いた時刻としてもよい。 The setting means 120 may set two or more boundary values based on a predetermined number sequence. Here, the total number of variables characterizing the number sequence is less than the number obtained by subtracting 1 from the total number of storage areas included in the group of storage areas. In the predetermined number sequence, a predetermined first term greater than 0 is A, a reference value is B, a constant greater than 1 and 2 or less is C, and the attribute value assigned to data included in a group of data is farthest from the reference value. When the attribute value or the attribute value estimated to be the farthest is M and the total number of storage areas included in a group of storage areas is N, the tolerance is defined as (| MB−A) / (NC). Or a geometric sequence whose common ratio is defined by (| MB− / A) ^ (1 / (N−C)). Here, the estimation is based on data less than the total number of data included in the group of data and the total number of data included in the group of data. For example, A is a time during which significant editing of a document is performed (about 1 minute), B is the latest access time of the newest data, C is set to 1.5, and the boundary value is the time sequence of the newest data. It may be a time subtracted from the access time.
図４は、設定手段１２０にて設定された一群の記憶領域Ｗと各記憶領域に対応する属性値Ｔとの関係の一例を概念的に示す。一群の記憶領域Ｗは、目標とする属性値の分布に応じて設定される。同図においては、７つの境界値Ｔ１〜Ｔ７によって、各記憶領域Ｗ１〜Ｗ６が対応する属性値の境界が定義された例を示す。この場合、例えば、格納対象の一群のデータＤのうちＴ５≦Ｔ＜Ｔ６を満たす属性値が付与されたデータは、境界値Ｔ５およびＴ６で規定される記憶領域Ｗ５に格納されることになる。境界値の決定方法やデータとの対応付について特に限定はないが、各記憶領域の供給値が等しい場合において属性値が当該データの生成時間を表すものである場合は、同図にように、基準値に近い属性が付与されたデータほど疎に、基準値から遠い属性値が付与されたデータほど密に記憶されるように設定されるのが好ましい。一般的に、新しいデータのほうが有用である確率が高いからである。 FIG. 4 conceptually shows an example of the relationship between the group of storage areas W set by the setting means 120 and the attribute value T corresponding to each storage area. The group of storage areas W is set according to the distribution of target attribute values. In the figure, an example is shown in which boundaries of attribute values corresponding to the storage areas W1 to W6 are defined by seven boundary values T1 to T7. In this case, for example, data to which an attribute value satisfying T5 ≦ T <T6 among a group of data D to be stored is stored in the storage area W5 defined by the boundary values T5 and T6. There is no particular limitation on the method of determining the boundary value and the correspondence with the data, but if the attribute value represents the generation time of the data when the supply value of each storage area is equal, as shown in the figure, It is preferable to set so that data with an attribute closer to the reference value is stored more sparsely and data with an attribute value farther from the reference value is stored more densely. This is because new data is generally more likely to be useful.
処理手段１３０は、判定手段１３１および特定手段１３２を含み、記憶領域ごとに保持対象または排除対象のデータを決定する。
判定手段１３１は、一群の記憶領域に含まれる記憶領域における資源の過不足を判定する。
The
The
特定手段１３２は、資源が不足すると判定された１つ以上の記憶領域に格納されるデータのうち当該記憶領域の各々から所定の１つ以上のデータの少なくとも一部分を除くデータからなる排除対象、または一群のデータのうち当該排除対象を除く１つ以上のデータからなる保持対象のうち、少なくともいずれか一方を特定する。ここで、排除対象のデータのうち少なくともいずれか１つは当該データに付与された属性値よりも基準値から遠い属性値が付与されたデータと、基準値から近い属性値が付与されたデータを保持対象として有する。
The specifying
具体的には、特定手段１３２は、所定の乱択アルゴリズムに従って、排除対象とするデータ、または保持対象とするデータを特定する。あるいは、特定手段１３２は、一群のデータに含まれるデータに付与された属性値のうち基準値からより遠い属性値が付与されたデータ、またはより遠い属性値が付与されたと推定されるデータを、優先して保持対象として特定する。または、特定手段１３２は、一群のデータに含まれるデータに付与された属性値のうち基準値からより近い属性値が付与されたデータ、またはより近い属性値が付与されたと推定されるデータを優先して、排除対象として特定する。この推定は、一群のデータに含まれるデータの総数未満のデータと一群のデータに含まれるデータの総数に基づいて行われる。例えば、資源が不足すると判定された記憶領域に格納されるデータのうち基準値から最も近い属性値が付与された１つのデータを排除対象とし、残りの全データを保持対象としてよい。または、資源が不足すると判定された記憶領域に格納されるデータのうち基準値からの距離に比例する確率で１つのデータを排除対象とし、残りの全データを保持対象としてもよい。または、資源が不足すると判定された記憶領域に格納されるデータのうち無作為に選択した１つのデータを排除対象とし、残りを保持対象としてもよい。
Specifically, the specifying
特定手段１３２は、一群の記憶領域に含まれる記憶領域のうち当該記憶領域における需要量が当該記憶領域における供給量以下となる記憶領域に関連付けられたデータを、保持対象として特定してもよい。例えば、排除対象とするデータを１つずつ決定する過程で、排除対象を除くことによってある記憶領域における需要量が供給量を下回ることが確定した場合、その記憶領域に格納された残りのデータは保持対象としてもよい。
あるいは、特定手段１３２は、一群の記憶領域に含まれる記憶領域のうち当該記憶領域における需要量と当該記憶領域における供給量との乖離がより大きい記憶領域、または乖離がより大きいと推定される記憶領域に関連付けられたデータを優先して、排除対象として特定してもよい。この推定は、一群の記憶領域に含まれる記憶領域の総数未満の記憶領域と一群の記憶領域に含まれる記憶領域の総数に基づく。例えば、各記憶領域における需要量から供給量を割った値、または需要量から供給量を引いた値が最も大きい記憶領域に格納されたデータのうち１つのデータを排除対象とし、残りの全データを保持対象としてもよい。
The specifying
Alternatively, the specifying
特定手段１３２は、第２特定手段１３３を有してもよい。第２特定手段１３３は、出力手段１４０または第２出力手段１４１にて出力されたデータまたは該出力された情報に基づいて特定されたデータのうち、最終的に排除対象または保持対象とすべきデータを、入力手段１６０を介して受けつけたユーザからの指示に基づいて、確定する。すなわち、特定手段１３２にて排除対象または保持対象と決定されたデータをそのまま採用するか否かをユーザに判断させる。
The specifying
出力手段１４０は、処理手段１３０にて特定されたデータ、または当該データを指定する情報を出力する。出力手段１４０は、当該データの主データ、または主データを特定するための情報を出力してもよい。
The
開始判定手段１５１は、所定の開始条件を満たしたか否かを判定し、開始条件を満たした場合に、設定手段１２０、処理手段１３０、判定手段１３１、特定手段１３２、および出力手段１４０のうち少なくともいずれか１つにおいて処理が開始されるように、設定手段１２０、処理手段１３０、判定手段１３１、特定手段１３２、および出力手段１４０の少なくともいずれかに制御信号を出力する。
The
開始条件とは、例えば、所定の時刻が到来した場合に処理を開始するというものである。これ以外にも、開始条件を、一群のデータに含まれるデータのうち少なくともいずれか１つに関連する指定された関連データに所定の程度以上の変化があった場合に処理を開始すると定めてもよい。例えば、開始条件はバックアップデータ群の元データに変更があった場合、または元データが上書き保存されて最終保存時刻が更新された場合であってもよい。あるいは、一群の記憶領域に含まれる記憶領域における需要量の和、または当該記憶領域における供給量の和の少なくともいずれか一方において、所定の程度以上の変化があった場合に処理を開始してもよい。例えば、開始条件は、指定されたフォルダに記憶されたデータ量や指定された記憶媒体の空き容量に変化があった場合であってもよい。あるいは、一群の記憶領域に含まれる記憶領域における需要量の和が指定された第２閾値よりも大きくなった場合に処理を開始してもよい。 The start condition is, for example, that processing is started when a predetermined time has arrived. In addition to this, the start condition may be determined to start processing when there is a change of a predetermined degree or more in designated related data related to at least one of the data included in the group of data. Good. For example, the start condition may be when there is a change in the original data of the backup data group, or when the original data is overwritten and saved and the last save time is updated. Alternatively, even if the process starts when there is a change of a predetermined degree or more in at least one of the sum of demands in the storage area included in the group of storage areas and the sum of supply amounts in the storage area Good. For example, the start condition may be when there is a change in the amount of data stored in a specified folder or the free capacity of a specified storage medium. Or you may start a process, when the sum of the demand in the storage area contained in a group of storage areas becomes larger than the designated 2nd threshold value.
終了判定手段１５２は、所定の終了条件を満たしたか判定し、終了条件を満たした場合に、指定手段１１０、設定手段１２０、判定手段１３１、特定手段１３２、および出力手段１４０のうち少なくともいずれか１つにおいて処理が終了するように、設定手段１２０、判定手段１３１、特定手段１３２、出力手段１４０のうち少なくともいずれかに制御信号を出力する。
終了条件とは、例えば、排除対象を除く以前の一群の記憶領域に含まれる記憶領域における需要量の和と排除対象を除いた以後の一群の記憶領域に含まれる記憶領域における需要量の和との差が指定された目標値以上になった場合である。目標値は、入力手段１６０を介してユーザによって入力された値に基づいて決定されてもよい。
あるいは、終了条件とは、一群の記憶領域に含まれる記憶領域における需要量の和が指定された第１閾値以下になった場合である。
The
The end condition is, for example, the sum of the demands in the storage areas included in the group of storage areas before the exclusion target and the sum of the demands in the storage areas included in the group of storage areas after the exclusion target is excluded. This is a case where the difference between the values becomes equal to or greater than the specified target value. The target value may be determined based on a value input by the user via the
Alternatively, the end condition is a case where the sum of demands in the storage areas included in the group of storage areas is equal to or less than a specified first threshold value.
一の態様において、開始判定手段１５１や終了判定手段１５２にて用いられる第１閾値、または第２閾値の少なくともいずれか一方は、一群の記憶領域に含まれる記憶領域における供給量の和に基づき、第１閾値よりも第２閾値の方が大きくなるように設定される。なお、第１閾値、または第２閾値のうち少なくともいずれか一方は、入力手段１６０を介してユーザによって入力された値に基づいて決定されてもよい。例えば、イベントデータレコーダーに記憶可能なデータ量を第１閾値、第１閾値から１日分の録画に必要なデータ量を引いたデータ量を第２閾値としてもよい。
In one aspect, at least one of the first threshold value and the second threshold value used in the
データ生成手段１７２は、一群のデータに含まれるデータのうち少なくともいずれか１つを生成する。 The data generation unit 172 generates at least one of the data included in the group of data.
入力手段１６０は、一群のデータに含まれるデータのうち少なくともいずれか１つを入力する。一群のデータに含まれるデータのうち少なくともいずれか１つに付与する属性値、基準値、または境界値の少なくともいずれか１つは、入力手段１６０を介してユーザによって入力された値に基づいて決定されてもよい。
The
削除手段１９２は、出力手段１４０、または第２出力手段１４１にて出力されたデータ、または出力された情報に基づいて特定されたデータを記憶部２００から削除する。
The
通信部２１０は、ＬＡＮカード等の他のコンピュータと情報の授受を行うための通信インタフェースやＵＳＢメモリ等のなどの外部記憶装置である。
The
表示手段１８０は液晶ディスプレイ等の表示装置であって、出力手段１４０にて出力されたデータに基づく情報を表示する。
The
入力手段１６０は、キーボード、マウス、タッチパネル等の入力デバイスであって、情報や指示内容の入力を行うためにユーザによって操作される。
The
図５は情報処理装置１０における動作の一例を示す。まず、指定手段１１０において処理対象のデータが指定される（Ｓ５０２）。続いて、開始判定手段１５１において開始条件が充足されているかの監視が開始され（Ｓ５０４）、開始条件が充足された場合は、設定手段１２０はデータを記憶領域に割り当てる処理を実行する（Ｓ５０６）。続いて、処理手段１３０は、判定対象の記憶領域を決定し（Ｓ５０８）、判定対象の記憶領域における過不足を判定する（Ｓ５１０）。特定手段１３２は、その領域において排除または保持の対象のデータを決定する（Ｓ５１２）。続いて、終了判定手段１５２は終了条件が充足されているかを判定する（Ｓ５１４）。充足しない場合は、記憶領域を変え、Ｓ５１０およびＳ５１２の処理を繰り返す。終了条件が充足された場合、排除／保持の決定に応じて予め定められた処理を行う（Ｓ５１６）。具体的には、出力手段１４０において排除／保持対象のデータが出力され、保存手段１９１や削除手段１９２において保持または削除が実行される。こうして、元の一群のデータから新たな一群のデータ（元のデータと同一の場合もあり得る）が生成される。
FIG. 5 shows an example of the operation in the
図６は、図５のＳ５０６〜Ｓ５１６に係る処理内容の一例を概念的に説明したものである。
処理対象のデータとして、図２のように生成タイミングを属性値として有するデータから構成され、ある１つの元データをユーザが異なるタイミングで編集して得られた複数のＤ１〜Ｄ７からなる一群のデータが特定されたとする（同図（ａ））。この一群のデータは、逐次更新されることが想定されているものである。いま、所定のアルゴリズムに従って、この一群のデータを記憶するための領域として図４に示す７つの記憶領域Ｗ０〜Ｗ６が設定され、全部で７つのデータのみ格納可能であると設定されたとする。また、各記憶領域の供給量はデータ１つとする。このアルゴリズムは、全体として、時系列上でより過去にいくほどより疎な時間間隔でデータが配列されるように記憶領域が設定されている。また、このアルゴリズムにおいては、基準値（一群の記憶領域の境界値の一方）として現時点（処理を開始した時刻）が選択される一方、一群の記憶領域の境界値の他方は不変と設定されるものとする。
また、開始判定手段１５１が採用する開始条件として、一群のデータとして新たに１つデータが生成されたときに処理を開始するという条件が設定され、終了判定手段１５２が採用する終了条件として、一群のデータの総数が７つ以下になったときに処理を終了するという条件が設定されたとする。
FIG. 6 conceptually illustrates an example of the processing contents according to S506 to S516 of FIG.
As a data to be processed, a group of data composed of a plurality of D1 to D7, which is composed of data having generation timing as an attribute value as shown in FIG. 2, and is obtained by editing one original data at different timings by the user. Is specified ((a) of the figure). This group of data is supposed to be updated sequentially. Now, it is assumed that, according to a predetermined algorithm, seven storage areas W0 to W6 shown in FIG. 4 are set as areas for storing the group of data, and it is set that only seven data can be stored in total. The supply amount of each storage area is one data. In this algorithm as a whole, the storage area is set so that data is arranged at a sparser time interval as it goes in the past in time series. Further, in this algorithm, the current time (the time when the processing is started) is selected as the reference value (one of the boundary values of the group of storage areas), while the other boundary value of the group of storage areas is set to be unchanged. Shall.
In addition, as a start condition adopted by the
いま、時刻ｔ＝ｔ１において、同図（ｂ）のように、この一群のデータに属するデータとしてＤ８が新たに生成されたとすると、開始条件が満たされ、基準値（現時刻）に近い記憶領域Ｗ０から順に過不足判定が実行される。この結果、記憶領域Ｗ３においては、Ｄ６とＤ５とが割り当てられ、需要量はデータ２つになるため、供給量が不足と判定される。２つの属性値のうちより近い属性値が付与されたデータであるＤ６が削除対象と決定され、それ以外のデータは保持対象であると決定される。このデータの削除が実行され、一連の処理が完了したとする。この結果、｛Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３、Ｄ４、Ｄ５、Ｄ６、Ｄ７｝からなる一群のデータが｛Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３、Ｄ４、Ｄ５、Ｄ７、Ｄ８｝というデータから成る一群のデータに更新される。 Assuming that D8 is newly generated as data belonging to this group of data at time t = t1, as shown in FIG. 5B, the start condition is satisfied, and the storage area close to the reference value (current time) The excess / deficiency determination is executed in order from W0. As a result, in the storage area W3, D6 and D5 are allocated and the demand amount is two data, so it is determined that the supply amount is insufficient. D6, which is data to which a closer attribute value is assigned between the two attribute values, is determined as a deletion target, and other data is determined as a retention target. It is assumed that this data deletion is executed and a series of processing is completed. As a result, a group of data consisting of {D1, D2, D3, D4, D5, D6, D7} is updated to a group of data consisting of {D1, D2, D3, D4, D5, D7, D8}. .
この後、ｔ＝ｔ２においてさらにデータＤ９が１個追加されたとする（同図（ｃ））。この際、設定手段１２０は、最も遠い属性値が付与されたデータに対応する記憶領域Ｗ６の右端の境界値（換言すると、一群の記憶領域Ｗ全体の基準値でない方の境界値）の値が不変となるように記憶領域Ｗを設定する。そして、図５のＳ５０６〜５１６の処理が実行され、この結果、記憶領域Ｗ４においてデータＤ４が削除対象と決定されることになる。さらにその後、ｔ＝ｔ３においてデータＤ１０が追加されると（同図（ｄ））、同様の処理が行われ、記憶領域Ｗ６においてＤ２が削除される。
さらにその後、ｔ＝ｔ４において、データＤ１１が追加されると（同図（ｅ））、記憶領域Ｗ２においてＤ９が削除される。このように、４回の処理を経た結果、｛Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３、Ｄ４、Ｄ５、Ｄ６、Ｄ７｝という一群のデータが｛Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３、Ｄ４、Ｄ５、Ｄ７、Ｄ８｝、｛Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３、Ｄ５、Ｄ７、Ｄ８、Ｄ９｝、｛Ｄ１、Ｄ３、Ｄ５、Ｄ７、Ｄ８、Ｄ９、Ｄ１０｝、｛Ｄ１、Ｄ３、Ｄ５、Ｄ７、Ｄ８、Ｄ１０、Ｄ１１｝というデータ群に更新される。
Thereafter, it is assumed that one more data D9 is added at t = t2 ((c) in the figure). At this time, the setting means 120 determines that the rightmost boundary value of the storage area W6 corresponding to the data to which the furthest attribute value is assigned (in other words, the boundary value that is not the reference value of the entire group of storage areas W) is set. The storage area W is set so as not to change. Then, the processing of S506 to 516 in FIG. 5 is executed, and as a result, the data D4 is determined to be deleted in the storage area W4. Thereafter, when the data D10 is added at t = t3 ((d) in the figure), the same processing is performed, and D2 is deleted in the storage area W6.
After that, when data D11 is added at t = t4 ((e) in the figure), D9 is deleted in the storage area W2. Thus, as a result of the four processes, a group of data {D1, D2, D3, D4, D5, D6, D7} is {D1, D2, D3, D4, D5, D7, D8}, {D1 , D2, D3, D5, D7, D8, D9}, {D1, D3, D5, D7, D8, D9, D10}, {D1, D3, D5, D7, D8, D10, D11} Is done.
このように、本実施例においては、記憶領域の設定に従ったデータ群の多様性が維持される。また、仮にデータサイズが実質的に同じであるとすると、データが追加されても、必要なデータのみ保持（バックアップ）されるから、記憶容量を圧迫しない。 Thus, in this embodiment, the diversity of the data group according to the setting of the storage area is maintained. Also, assuming that the data size is substantially the same, even if data is added, only necessary data is retained (backed up), so the storage capacity is not compressed.
さらに鳩の巣原理により、終了条件を満たさない場合は、複数のデータが属す記憶領域の存在は保証されるため、一連の処理が実行可能な任意の頻度で繰り返し更新可能である。これにより、生成タイミングの多様性を維持しつつ、データ数等を制限できる。 Further, if the termination condition is not satisfied by the dovetail principle, the existence of a storage area to which a plurality of data belongs is guaranteed, and therefore, it can be repeatedly updated at an arbitrary frequency at which a series of processes can be executed. As a result, the number of data can be limited while maintaining the diversity of generation timing.
本実施例のように、作成タイミングが古いデータではなく、新しいデータから削除する点が従来技術にはない本発明の特徴である。従来技術のように、新しいデータの追加に伴い、古い在庫（データ）から削除する場合、新しいデータからなるデータ群へ更新することになり、多様性を損なうためである。 As in the present embodiment, the feature of the present invention is not in the prior art in that the creation timing is not old data but is deleted from new data. This is because when new data is added and deleted from old stock (data) as in the prior art, it is updated to a data group consisting of new data, thereby diminishing diversity.
＜その他の実施例＞
情報処理装置１０の出力手段１４０にて出力された情報を、情報処理装置１０と同様の機能を有する他の情報処理装置へ送信し、当該他の情報処理装置において、該情報に基づいて削除や保持の処理を行ってもよい。
<Other examples>
The information output from the
上記実施例における処理の終了や開始の条件は一例であって、任意の組み合わせを採用してもよい。また、記憶領域の設定方法は例示に過ぎない。実現したいデータ群の属性値に関する多様性に応じて設定すればよい。また、本発明の処理対象のデータの種類は任意である。
また、本発明の用途は、データのバックアップに限定されない。上記実施例は、データの多様性を維持する際に資源としての記憶リソースをどのように制御するかを規定したものであると把握できる。記憶リソースは資源の一例であって、記憶リソースを演算リソース（プロセッサの演算能力）や通信リソース（データ転送速度）に置き換えて本発明を適用することができる。すなわち、データ群に対して演算処理や転送処理を行う際に、そのデータ群の多様性ができるだけ維持されるように、限られた演算リソースや通信リソースを振り分けてもよい。より具体的には、演算や転送の実行対象となるデータと演算や転送の実行対象とならないデータが決定されることになる。
The conditions for the end and start of the processing in the above embodiment are merely examples, and any combination may be adopted. Further, the storage area setting method is merely an example. What is necessary is just to set according to the diversity regarding the attribute value of the data group to implement | achieve. The type of data to be processed according to the present invention is arbitrary.
The application of the present invention is not limited to data backup. The above embodiment can be understood as defining how to control the storage resource as a resource when maintaining the diversity of data. The storage resource is an example of the resource, and the present invention can be applied by replacing the storage resource with a calculation resource (the calculation capability of the processor) or a communication resource (a data transfer rate). That is, when performing arithmetic processing and transfer processing on a data group, limited arithmetic resources and communication resources may be allocated so that the diversity of the data group is maintained as much as possible. More specifically, data to be subjected to calculation or transfer and data not to be subjected to calculation or transfer are determined.
各々が解の候補となるデータ群と、各々の適用度に基づいて最適解を探索するアルゴリズムの１つである遺伝的アルゴリズムは、汎用性に優れるが、真の最適解とは程遠い近似解に収束する場合がある。この真の最適解を得ることが困難という問題は、例えば、記憶リソースが似通った候補ばかりに占有される初期収束という現象が起きた場合など、データ群から多様性が損なわれた際に起こり易い。本発明は、データに付与された属性値の多様性を維持しつつ、一群のデータを更新するための技術であるから、遺伝的アルゴリズムの初期収束の問題を軽減することができる。
例えば、属性値は、個体（データ）の適用度に基づいて決定してもよい。基準データは、最も適用度が高い個体（データ）といてもよい。データ生成手段１７２は、個体（データ）を疑似乱数によって生成してもよい。
The genetic algorithm, which is one of the algorithms that search for the optimal solution based on the data group each of which is a solution candidate and the degree of applicability, is excellent in versatility, but it is an approximate solution far from the true optimal solution. May converge. The problem of difficulty in obtaining a true optimal solution is likely to occur when diversity is lost from a data group, for example, when the phenomenon of initial convergence occurs where only the candidates with similar storage resources are occupied. . Since the present invention is a technique for updating a group of data while maintaining the diversity of attribute values given to the data, the problem of initial convergence of the genetic algorithm can be reduced.
For example, the attribute value may be determined based on the applicability of the individual (data). The reference data may be an individual (data) having the highest applicability. The data generation unit 172 may generate an individual (data) using a pseudo random number.
要するに、本発明に係る情報処理装置は、各々が固有の１つ以上の属性値が付与されるデータからなり、属性値は１つ以上の固有の基準値を有し、かつ当該属性値と基準値との遠近と所定の１つ以上の境界値と基準値との遠近とを比較可能であるという特徴を有する一群のデータであって、一群のデータを処理対象として指定する指定手段と、各々が一群のデータに含まれるデータのうちいずれか１つ以上が格納される記憶領域からなり、当該記憶領域に固有かつ所定の資源の供給量と、当該記憶領域に格納されたデータに基づく資源の需要量に基づき当該資源の過不足を判定可能であるという特徴を有する一群の記憶領域であって、一群のデータに含まれるデータを当該データに付与された属性値における比較の結果に基づき、一群の記憶領域に含まれる記憶領域のうちいずれか１つに格納する設定手段と、一群の記憶領域に含まれる記憶領域における資源の過不足を判定する判定手段と、資源が不足すると判定された１つ以上の記憶領域に格納されるデータのうち当該記憶領域の各々から所定の１つ以上のデータの少なくとも一部分を除くデータからなる排除対象、または一群のデータのうち当該排除対象を除く１つ以上のデータからなる保持対象の少なくともいずれか一方を特定する特定手段と、該特定されたデータ、または当該データを指定する情報を出力する出力手段とを有し、排除対象のデータのうち少なくともいずれか１つは当該データに付与された属性値よりも基準値から遠い属性値が付与されたデータと、基準値から近い属性値が付与されたデータを保持対象として有するものであればよい。 In short, each of the information processing apparatuses according to the present invention includes data to which one or more unique attribute values are assigned, each attribute value has one or more unique reference values, and the attribute value and the reference A group of data having a feature that the perspective of the value can be compared with the perspective of the predetermined one or more boundary values and the reference value, each of which designates the group of data as a processing target; Is composed of a storage area in which any one or more of the data included in the group of data is stored, and the supply amount of the resource specific to the storage area and the resource based on the data stored in the storage area A group of storage areas having the feature that it is possible to determine the excess or deficiency of the resource based on the demand amount, and the group of data included in the group of data based on the comparison result of the attribute value assigned to the data Memory Setting means for storing in any one of the storage areas included in the area, determination means for determining the excess or deficiency of resources in the storage areas included in the group of storage areas, and one or more determined to be insufficient Of the data stored in the storage area, the exclusion target comprising data excluding at least a part of the predetermined one or more data from each of the storage areas, or one or more data of the group of data excluding the exclusion target And specifying means for specifying at least one of the holding targets, and output means for outputting the specified data or information specifying the data, and at least one of the data to be excluded Is a target for storing data with attribute values farther from the reference value than the attribute values assigned to the data and data with attribute values closer to the reference value. As long as it has been.
本発明はファイル自体に組み込むことで上書き保存の都度、そのファイルの自動バックアップとバックアップデータの自動削除を行わせることができる。 The present invention can be incorporated into the file itself to automatically backup the file and automatically delete the backup data every time the file is overwritten.
また、種々のデータを蓄積・管理するためのソフトウェアや情報処理装置であるバージョニングファイルシステムやバージョン管理システム、デジタルカメラやイベントデータレコーダーとして用いることができる。従来は無駄になっていたハードディスクの空き容量をこれらのデータに割り当てても、必要に応じて随時空き容量を確保できるため、記憶リソースを最大限活用することができる。 In addition, it can be used as a versioning file system, version management system, digital camera or event data recorder, which is software or information processing apparatus for storing and managing various data. Even if the free space of the hard disk, which has conventionally been wasted, is allocated to these data, the free space can be secured as needed, so that the storage resources can be utilized to the maximum.
本発明は、記憶リソース以外にも限られた資源で許された群における多様性を最大化する意思決定支援機能を提供する。例えば、生産・在庫管理などの意思決定支援として本方法を取り入れることで、限られた在庫のバラエティを豊かにすることができる。あるいは、遺伝的アルゴリズムなどの初期収束が問題となる最適化アルゴリズムにおいて、淘汰の過程に本プログラムを実装することで、初期収束を防止する効果が期待できる。 The present invention provides a decision support function that maximizes diversity in groups allowed by limited resources in addition to storage resources. For example, by incorporating this method as decision support for production / inventory management, the variety of limited stock can be enriched. Alternatively, in an optimization algorithm such as a genetic algorithm where initial convergence is a problem, the effect of preventing initial convergence can be expected by implementing this program in the process of trapping.
また、本発明によれば、入力されたパラメータセットを属性値とすることで、多様性を損なわずにパラメータセットを取捨選択することができる。これにより、フレーム問題を防止する効果が期待できる。 According to the present invention, the parameter set that has been input is used as an attribute value, so that the parameter set can be selected without losing diversity. Thereby, the effect of preventing the frame problem can be expected.
１０・・・情報処理装置、１１０・・・指定手段、１１１・・・第２指定手段、１２０・・・設定手段、１２１・・・第２設定手段、１３０・・・処理手段、１３１・・・判定手段、１３２・・・特定手段、１３３・・・第２特定手段、１４０・・・出力手段、１４１・・・第２出力手段、１５１・・・開始判定手段、１５２・・・終了判定手段、１６０・・・入力手段、１７１・・・データ入力手段、１７２・・・データ生成手段、１８０・・・表示手段、１９１・・・保存手段、１９２・・・削除手段、２００・・・記憶部、２１０・・・通信部
DESCRIPTION OF
Claims (50)
各々が前記一群のデータに含まれるデータのうちいずれか１つ以上が格納される記憶領域からなり、当該記憶領域に固有かつ所定の資源の供給量と、当該記憶領域に格納されたデータに基づく前記資源の需要量に基づき当該資源の過不足を判定可能であるという特徴を有する一群の記憶領域であって、前記一群のデータに含まれるデータを当該データに付与された前記属性値における比較の結果に基づき、前記一群の記憶領域に含まれる記憶領域のうちいずれか１つに格納する設定手段と、
前記一群の記憶領域に含まれる記憶領域における前記資源の過不足を判定する判定手段と、
前記資源が不足すると判定された１つ以上の前記記憶領域に格納されるデータのうち、前記属性値における比較の結果に基づき、当該一つ以上の記憶領域において所定の１つ以上のデータの少なくとも一部分を除くデータからなる排除対象、または前記一群のデータのうち当該排除対象を除く１つ以上のデータからなる保持対象の少なくともいずれか一方を特定する特定手段と、
該特定されたデータ、または当該データを指定する情報を出力する出力手段と
を有し、
前記排除対象のデータのうち少なくともいずれか１つは、当該データに付与された属性値よりも前記基準値から遠い属性値が付与されたデータと前記基準値から近い属性値が付与されたデータを保持対象として有する、
ことを特徴とする情報処理装置。 Each of the attribute values is provided with one or more unique attribute values, the attribute values have one or more unique reference values, and the distance between the attribute value and the reference value and a predetermined one. A group of data having a feature that the above-described boundary value and the perspective of the reference value can be compared, and a designation unit that designates the group of data as a processing target;
Each comprises a storage area in which any one or more of the data included in the group of data is stored, and is based on the supply amount of a specific resource specific to the storage area and the data stored in the storage area A group of storage areas having a feature that it is possible to determine the excess or deficiency of the resource based on the demand amount of the resource, and the data included in the group of data is compared with the attribute value assigned to the data Based on the result, setting means for storing in any one of the storage areas included in the group of storage areas;
Determination means for determining the excess or deficiency of the resource in a storage area included in the group of storage areas;
Of the data stored in the one or more storage areas determined to be deficient, at least one of the predetermined one or more data in the one or more storage areas based on the comparison result in the attribute value A specifying means for specifying at least one of an exclusion target consisting of data excluding a part, or a retention target consisting of one or more data excluding the exclusion target from the group of data;
Output means for outputting the specified data or information designating the data,
At least any one of the data to be excluded includes data to which an attribute value farther from the reference value than the attribute value given to the data and data to which an attribute value closer to the reference value is given. Have as retention object,
An information processing apparatus characterized by that.
前記推定が前記一群のデータに含まれるデータの総数未満のデータと前記一群のデータに含まれるデータの総数に基づく、請求項１０ないし１３のいずれか１つに記載の情報処理装置。 The setting means sets the total number of storage areas included in the group of storage areas based on a maximum value or an estimated maximum value given to the data included in the group of data,
The information processing apparatus according to claim 10, wherein the estimation is based on data less than a total number of data included in the group of data and a total number of data included in the group of data.
前記推定が前記一群のデータに含まれるデータの総数未満のデータと前記一群のデータに含まれるデータの総数に基づく、請求項１０ないし２０のいずれか１つに記載の情報処理装置。 The setting means sets the supply amount in a storage area included in the group of storage areas based on a maximum value or an estimated maximum value given to data included in the group of data. And
21. The information processing apparatus according to claim 10, wherein the estimation is based on data less than a total number of data included in the group of data and a total number of data included in the group of data.
前記推定が前記一群のデータに含まれるデータの総数未満のデータと前記一群のデータに含まれるデータの総数に基づく、請求項１ないし２６のいずれか１つに記載の情報処理装置。 The specifying means includes data that has been given an attribute value that is farther from the reference value among the attribute values that are given to data included in the group of data, or data that is estimated to have been given a farther attribute value. Priority is specified as the object to be held, or among the attribute values given to the data included in the group of data, data having an attribute value closer to the reference value, or a closer attribute value is given Priority is given to the data that is estimated to have been excluded,
27. The information processing apparatus according to claim 1, wherein the estimation is based on data less than a total number of data included in the group of data and a total number of data included in the group of data.
または、
開始判定手段を有し、所定の開始条件を満たしたか判定するステップと、前記条件を満たした場合に、前記設定手段、前記指定手段、前記判定手段、前記特定手段、および前記出力手段のうち少なくともいずれか１つにおいて処理を開始するステップとを実行する、
請求項１ないし３１のいずれか１つに記載の情報処理装置。 A step of determining whether or not a predetermined end condition is satisfied, and when the end condition is satisfied, the setting unit, the specifying unit, the determining unit, the specifying unit, and the output unit Executing at least one of the steps of ending the process;
Or
A step of determining whether or not a predetermined start condition is satisfied; and when the condition is satisfied, at least one of the setting means, the specifying means, the determining means, the specifying means, and the output means Executing a process in any one of steps,
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 31.
各々が固有の１つ以上の第２属性値を付与されるデータからなる一群のデータであって、前記一群のデータを第２処理対象として指定する指定手段と、
各々が前記一群のデータに含まれるデータのうちいずれか１つ以上が格納される記憶領域からなり、当該記憶領域に固有かつ所定の資源の供給量と、該記憶領域に格納されたデータに基づく前記資源の需要量に基づき前記資源の過不足を判定可能であるという特徴を有する一群の記憶領域であって、前記一群のデータに含まれるデータを当該データに付与された前記第２属性値に基づき、前記一群の記憶領域に含まれる記憶領域のうちいずれか１つに格納する設定手段と、
前記一群の記憶領域に含まれる記憶領域における前記資源の過不足を判定する判定手段と、
前記資源が不足すると判定された１つ以上の前記記憶領域に格納される１つ以上のデータからなる第２排除対象、または前記一群のデータのうち当該排除対象を除く１つ以上のデータからなる第２保持対象の少なくともいずれか一方を特定する特定手段と、
該特定されたデータを出力する出力手段と
を有する第２情報処理装置とを有し、
前記第２情報処理装置が出力したデータを前記情報処理装置における処理対象として指定する、または前記情報処理装置が出力したデータを前記第２情報処理装置における処理対象として指定する、
ことを特徴とする情報処理システム。 An information processing apparatus according to any one of claims 1 to 47;
A group of data each consisting of data to which one or more unique second attribute values are assigned, the designation means for designating the group of data as a second processing target;
Each comprises a storage area in which any one or more of the data included in the group of data is stored, and is based on the supply amount of a specific resource specific to the storage area and the data stored in the storage area A group of storage areas having the feature that it is possible to determine the excess or deficiency of the resource based on the demand amount of the resource, and the data included in the group of data is used as the second attribute value assigned to the data Based on the setting means for storing in any one of the storage areas included in the group of storage areas,
Determination means for determining the excess or deficiency of the resource in a storage area included in the group of storage areas;
A second exclusion target composed of one or more data stored in one or more of the storage areas determined to be in shortage of resources, or one or more data excluding the exclusion target from the group of data Specifying means for specifying at least one of the second holding objects;
A second information processing apparatus having output means for outputting the specified data,
Designating data output from the second information processing apparatus as a processing target in the information processing apparatus, or designating data output from the information processing apparatus as a processing target in the second information processing apparatus;
An information processing system characterized by this.
各々が前記一群のデータに含まれるデータのうちいずれか１つ以上が格納される記憶領域からなり、当該記憶領域に固有かつ所定の資源の供給量と、当該記憶領域に格納されたデータに基づく前記資源の需要量に基づき当該資源の過不足を判定可能であるという特徴を有する一群の記憶領域であって、前記一群のデータに含まれるデータを当該データに付与された前記属性値における比較の結果に基づき、前記一群の記憶領域に含まれる記憶領域のうちいずれか１つに格納するステップと、
前記一群の記憶領域に含まれる記憶領域における前記資源の過不足を判定するステップと、前記資源が不足すると判定された１つ以上の前記記憶領域に格納されるデータのうち、前記属性値における比較の結果に基づき、当該１つ以上の記憶領域において所定の１つ以上のデータの少なくとも一部分を除くデータからなる排除対象、または前記一群のデータのうち当該排除対象を除く１つ以上のデータからなる保持対象の少なくともいずれか一方を特定するステップと、
該特定されたデータ、または当該データを指定する情報を出力するステップと
を有し、
前記排除対象のデータのうち少なくともいずれか１つは、当該データに付与された属性値よりも前記基準値から遠い属性値が付与されたデータと前記基準値から近い属性値が付与されたデータを保持対象として有する、
ことを特徴とする情報処理方法。 Each of the attribute values is provided with one or more unique attribute values, the attribute values have one or more unique reference values, and the distance between the attribute value and the reference value and a predetermined one. A group of data having a feature that the above boundary value and the perspective of the reference value can be compared, the step of designating the group of data as a processing target;
Each comprises a storage area in which any one or more of the data included in the group of data is stored, and is based on the supply amount of a specific resource specific to the storage area and the data stored in the storage area A group of storage areas having a feature that it is possible to determine the excess or deficiency of the resource based on the demand amount of the resource, and the data included in the group of data is compared with the attribute value assigned to the data Based on the result, storing in any one of the storage areas included in the group of storage areas;
A step of determining whether or not the resource is sufficient in a storage area included in the group of storage areas, and a comparison in the attribute value among data stored in one or more of the storage areas determined to be insufficient Based on the result of the above, the exclusion target consisting of data excluding at least a part of the predetermined one or more data in the one or more storage areas, or one or more data excluding the exclusion target from the group of data Identifying at least one of the retention targets;
Outputting the specified data or information designating the data, and
At least any one of the data to be excluded includes data to which an attribute value farther from the reference value than the attribute value given to the data and data to which an attribute value closer to the reference value is given. Have as retention object,
An information processing method characterized by the above.
各々が固有の１つ以上の属性値を付与されるデータからなり、前記属性値は１つ以上の固有の基準値を有し、かつ当該属性値と前記基準値との遠近と所定の１つ以上の境界値と前記基準値との遠近とを比較可能であるという特徴を有する一群のデータであって、前記一群のデータを処理対象として指定するステップと、
各々が前記一群のデータに含まれるデータのうちいずれか１つ以上が格納される記憶領域からなり、当該記憶領域に固有かつ所定の資源の供給量と、当該記憶領域に格納されたデータに基づく前記資源の需要量に基づき当該資源の過不足を判定可能であるという特徴を有する一群の記憶領域であって、前記一群のデータに含まれるデータを当該データに付与された前記属性値における前比較の結果に基づき、前記一群の記憶領域に含まれる記憶領域のうちいずれか１つに格納するステップと、
前記一群の記憶領域に含まれる記憶領域における前記資源の過不足を判定するステップと、
前記資源が不足すると判定された１つ以上の前記記憶領域に格納されるデータのうち、前記属性値における比較の結果に基づき、当該１つ以上の記憶領域において所定の１つ以上のデータの少なくとも一部分を除くデータからなる排除対象、または前記一群のデータのうち当該排除対象を除く１つ以上のデータからなる保持対象の少なくともいずれか一方を特定するステップと、
該特定されたデータ、または当該データを指定する情報を出力するステップと を実行させるためのプログラムであって、
前記排除対象のデータのうち少なくともいずれか１つは、当該データに付与された属性値よりも前記基準値から遠い属性値が付与されたデータと前記基準値から近い属性値が付与されたデータを保持対象として有する、
ことを特徴とするプログラム。 On the computer,
Each of the attribute values is provided with one or more unique attribute values, the attribute values have one or more unique reference values, and the distance between the attribute value and the reference value and a predetermined one. A group of data having a feature that the above boundary value and the perspective of the reference value can be compared, the step of designating the group of data as a processing target;
Each comprises a storage area in which any one or more of the data included in the group of data is stored, and is based on the supply amount of a specific resource specific to the storage area and the data stored in the storage area A group of storage areas having the feature that it is possible to determine the excess or deficiency of the resource based on the demand amount of the resource, and the data included in the group of data is compared with the attribute value assigned to the data A step of storing in any one of the storage areas included in the group of storage areas based on the result of:
Determining the excess or deficiency of the resource in a storage area included in the group of storage areas;
Of the data stored in the one or more storage areas determined to be deficient, at least one of the predetermined one or more data in the one or more storage areas based on the comparison result in the attribute value Identifying at least one of an exclusion target consisting of data excluding a part or a retention target consisting of one or more data excluding the exclusion target from the group of data;
A program for executing the specified data or a step of outputting information designating the data,
At least any one of the data to be excluded includes data to which an attribute value farther from the reference value than the attribute value given to the data and data to which an attribute value closer to the reference value is given. Have as retention object,
A program characterized by that.
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