[发明专利]协作信息收集系统、协作信息收集方法和程序

说明书

技术领域

本发明涉及一种协作信息收集系统、协作信息收集方法和程序。

背景技术

在状态持续改变的动态的大规模系统中，难以以良好的实时方法来收集和处理在不可预知的定时和位置发生的事件。已知的可用方法是在后台持续且密集地收集信息的方法。例如，通过搜索网页，始终收集并更新信息，并且使用所谓“爬虫”的程序，通过访问在整个互联网上分布的网页来组织大量的所收集信息。然而，随着处理规模的增加，密集地管理所有事件的方法无法跟上需求，并且与动态改变相对应的实时处理变得很难。一种大规模系统中实时处理事件的有效方法是分布式处理方法。一种这样的方法是使用社交网络，社交网络是个体的网络，也即，该网络由在系统中分布的组成单元构造。

非专利文献1描述了一种竞赛，其中，红色气球设置在美国的十个位置，并且首先识别所有位置的队伍赢得该竞赛。MIT媒体实验室队通过使用递归聘用方法并奖励报告了气球的正确位置的参与者，赢得了该竞赛，所述递归聘用方法按照分布在全国的个体的社交网络建模。换言之，作为网络的组成单元的每个分布式个体仅使用本地信息(该个体的邻接节点)，例如该个体的k个朋友和每个这些朋友的k个朋友…，递归地搜索目标信息(气球的位置)，并在8小时52分钟的短时间内识别所有气球的位置。这是一种有效方法，用于在没有关于气球的位置的先验知识的情况下，即使消耗网络资源，通过分布在全国的“人类传感器”来尽可能多地收集分布式信息。

在可以规定搜索目标的特征和网络的配置节点的特征之间的关系的情况下，已知可以通过使用特征的相似度来实现有效方法，这比广播查询更好。为了搜索数据(还包括文件)，已经提出了通过根据相似度来创建网络并跟踪网络来搜索目标信息的多种有效方法。例如，数据的特征由适当特征空间中的点来表示，并且根据任意两个数据之间的距离来构造网络。通过重复处理，以便前进到与每个节点相连的邻接节点中可能与搜索目标数据最接近的节点，来执行搜索，并且，如果构造了可搜索的网络结构，则可以仅通过经过有限节点就进行有效搜索。

非专利文献1：“DARPA Network Challenge PROJECT REPORT”，https://networkchallenge.darpa.mil/ProjectReport.pdf，February16，2010

包括在非专利文献1中描述的方法在内的传统方法都是分布式搜索方法，仅使用分布式节点的本地邻接信息。根据这些方法，如果预先根据映射有分布式节点的特征的空间中的位置关系而创建了分布式节点的结构(网络的连接结构)，则可以使用搜索目标事件的特征与网络节点的特征的关系作为线索，通过有效地跟踪网络来搜索与搜索目标事件紧密相关的节点。如果该线索不可用，则通过从起始节点开始，使用网络，顺序地将搜索递归扩展到邻接节点，来搜索与搜索时间紧密相关的节点，并且，为了减少搜索时间，通过广播增加搜索节点的个数，其中广播消耗网络资源。

该方法的问题在于，当针对在系统中的位置不可预知的事件执行使用网络的分布式搜索时，如果并未清楚地规定事件的特征与网络节点的特征之间的关系，则搜索消耗的网络资源增加。这是因为，网络中具有与搜索目标事件有关的详细信息的节点所存在的方向是未知的，并且并不是针对特定邻接节点，而是针对所有邻接节点递归地广播查询，所以在每次跳的数目增加时，网络资源消耗急剧地增加。

另一问题在于，在节约网络资源消耗的搜索的情况下，搜索效率根据网络结构、搜索者在网络中的初始位置以及具有与搜索事件有关的详细信息的网络节点的位置而极大地不同。这是因为，在任意搜索事件的搜索中，可以立即向其广播查询的邻接节点的数目降低时，如果搜索者的初始位置恰巧在具有与搜索事件相关的详细信息的节点附近，则可以快速地完成搜索，并且搜索者可以通过较少数目的跳而到达该节点，但是，如果用户与节点相距很远，需要多次跳，则到达该节点的概率变得非常低，并且搜索花费较长时间。

发明内容

鉴于上述情况，本发明的示意性目的是提供一种协作信息收集系统，可以在状态动态地改变的系统中实时有效地搜索和收集信息，同时将网络资源的消耗保持为较低。