(57)【要約】【課題】  「検索エンジン（あるいは、測定手段）Ａ，Ｂが捕捉したページ集合（あるいは、ノード集合）が統計的に独立である」という仮定が必ずしも成り立たない場合においても、ＷＷＷやＰ２Ｐネットワーク等の大規模なネットワークシステムの参加ノード規模の推定を可能とする。【解決手段】  ノード情報収集装置Ａ１，Ｂ２，Ｃ３により、同じサービスネットワークシステム６に属するノードの情報をサービスグループ別に取得し、定数α推定部４において、測定の重複割合の統計的な独立度合αを推定し、さらに、その推定結果αとノード情報収集装置Ａ１，Ｂ２，Ｃ３で取得したサービスネットワークシステム６に属するノードの情報を利用して結果参加ノード数Ｎの推定を行う構成とすることで、測定の独立性を考慮した上でのノード規模の推定が可能となる。【選択図】        図１
2006041798.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
下記の各手段を具備し、同じネットワークサービスシステムに属するノードの総数を算出することを特徴とするネットワーク規模推定システム。
（イ）同じネットワークサービスシステムに属する各ノードの識別情報を、各々異なるサービスグループ毎に収集する複数の情報収集手段
（ロ）情報収集手段で収集したノードの識別情報を各サービスグループ毎に記憶するノード識別情報記憶手段
（ハ）上記ノード識別情報記憶手段で記憶した各ノード識別情報から、
第１の情報収集手段が捕捉したノード数Ｎａと、第２の情報収集手段が捕捉したノード数Ｎｂ、第３の情報収集手段が捕捉したノード数Ｎｃ、第１の情報収集手段と第２の情報収集手段が共通に捕捉したノード数Ｎａｂ、第２の情報収集手段と第３の情報収集手段が共通に捕捉したノード数Ｎｂｃ、第１の情報収集手段と第３の情報収集手段が共通に捕捉したノード数Ｎａｃ、第１の情報収集手段と第２の情報収集手段および第３の情報収集手段が共通に捕捉したノード数Ｎａｂｃを求めるノード数算出手段
（ニ）上記ノード数算出手段で求めたノード数Ｎａと、ノード数Ｎｂ、ノード数Ｎｃ、ノード数Ｎａｂ、ノード数Ｎｂｃ、ノード数Ｎａｃ、ノード数Ｎａｂｃを記憶するノード数記憶手段
（ホ）上記ノード数記憶手段で記憶したノード数Ｎｃとノード数Ｎａｂｃおよびノード数Ｎａｃとノード数Ｎｂｃを用いて、上記第１〜第３の情報収集手段のそれぞれで収集した各ノード識別情報の重複割合の統計的な独立度合である統計的相関αを、α＝（Ｎｃ×Ｎａｂｃ）÷（Ｎａｃ×Ｎｂｃ）により求めるα推定手段
（ヘ）上記α推定手段で求めた統計的相関αを記憶するα記憶手段
（ト）上記α記憶手段で記憶した統計的相関αと、上記ノード数記憶手段で記憶したノード数Ｎａとノード数Ｎｂおよびノード数Ｎａｂを用いて、上記同じネットワークサービスシステムに属するノードの総数Ｎを、Ｎ＝（α×Ｎａ×Ｎｂ）÷Ｎａｂにより求めるノード数推定手段
（チ）上記ノード数推定手段で求めたノードの総数Ｎを出力する手段
【請求項２】
同じネットワークサービスシステムに属するノードの識別情報を第１，第２のサービスグループ別に収集する第１，第２の情報収集手段と、
上記第１，第２の情報収集手段で収集した第１，第２のサービスグループ別のノード識別情報を記憶する識別情報記憶手段と、
該識別情報記憶手段で記憶した上記第１，第２の情報収集手段で収集した各ノード識別情報の重なりと上記第１，第２の情報収集手段で捕捉したノード数とを用いて上記ネットワークサービスシステムに属するノードの総数を算出するノード数推定手段とを具備し、部分測定結果からネットワーク全体規模の推定を行うネットワーク規模推定システムであって、
上記第１，第２の情報収集手段で捕捉したノード集合が統計的に独立でない場合、
第３のサービスグループのノードの識別情報を収集する第３の情報収集手段と、
該第３の情報収集手段で収集したノードの識別情報と上記第１，第２の情報収集手段で収集した各ノード識別情報との重なりおよび上記第３の情報収集手段で捕捉したノード数を用いて、上記第１〜第３の情報収集手段のそれぞれで収集した各ノード識別情報の重複割合の統計的な独立度合である統計的相関αを求めるα推定手段とを設け、
上記ノード数推定手段において、上記α推定手段で求めた統計的相関αと上記第１，第２の情報収集手段で収集した各ノード識別情報の重なりとを用いて上記ネットワークサービスシステムに属するノードの総数を算出することを特徴とするネットワーク規模推定システム。
【請求項３】
請求項１もしくは請求項２のいずれかに記載のネットワーク規模推定システムであって、
上記情報収集手段を少なくとも４以上有すると共に、
任意の３つの情報収集手段からなる複数の組み合わせで求められる上記ノードの総数Ｎの平均を求める手段を有することを特徴とするネットワーク規模推定システム。
【請求項４】
コンピュータを、請求項１から請求項３のいずれかに記載のネットワーク規模推定システムにおける各手段として機能させるためのプログラム。
【請求項５】
下記の各手順を有し、同じネットワークサービスシステムに属するノードの総数を算出することを特徴とするネットワーク規模推定方法。
（イ）同じネットワークサービスシステムに属する各ノードの識別情報を、各々異なるサービスグループ毎に収集する第１の手順
（ロ）第１の手順で収集したノードの識別情報を各サービスグループ毎に記憶装置に記憶する第２の手順
（ハ）上記第２の手順で記憶装置に記憶した各ノード識別情報から、
第１の手順で捕捉した第１のサービスグループのノード数Ｎａと、第２のサービスグループのノード数Ｎｂ、第３のサービスグループのノード数Ｎｃ、第１のサービスグループと第２のサービスグループで共通に捕捉したノード数Ｎａｂ、第２のサービスグループと第３のサービスグループで共通に捕捉したノード数Ｎｂｃ、第１のサービスグループと第３のサービスグループで共通に捕捉したノード数Ｎａｃ、第１のサービスグループと第２のサービスグループおよび第３のサービスグループで共通に捕捉したノード数Ｎａｂｃを求める第３の手順
（ニ）上記第３の手順で求めたノード数Ｎａと、ノード数Ｎｂ、ノード数Ｎｃ、ノード数Ｎａｂ、ノード数Ｎｂｃ、ノード数Ｎａｃ、ノード数Ｎａｂｃを記憶装置に記憶する第４の手順
（ホ）上記第４の手順で記憶装置に記憶したノード数Ｎｃとノード数Ｎａｂｃおよびノード数Ｎａｃとノード数Ｎｂｃを用いて、上記第１〜第３のサービスグループのそれぞれで収集した各ノード識別情報の重複割合の統計的な独立度合である統計的相関αを、α＝（Ｎｃ×Ｎａｂｃ）÷（Ｎａｃ×Ｎｂｃ）により求める第５の手順
（ヘ）上記第５の手順で求めた統計的相関αを記憶装置に記憶する第６の手順
（ト）上記第６の手順で記憶装置に記憶した統計的相関αと、上記第４の手順で記憶装置に記憶したノード数Ｎａとノード数Ｎｂおよびノード数Ｎａｂを用いて、上記同じネットワークサービスシステムに属するノードの総数Ｎを、Ｎ＝（α×Ｎａ×Ｎｂ）÷Ｎａｂにより求める第７の手順
（チ）上記第７の手順で求めたノードの総数Ｎを出力する第８の手順
【請求項６】
同じネットワークサービスシステムに属するノードの識別情報を第１，第２のサービスグループ別に収集する第１の手順と、
該第１の手順で収集した第１，第２のサービスグループ別のノード識別情報を記憶装置に記憶する第２の手順と、
該第２の手順で記憶装置に記憶した上記第１，第２のサービスグループの各ノード識別情報の重なりと上記第１，第２のサービスグループで捕捉されたノード数とを用いて上記ネットワークサービスシステムに属するノードの総数を算出する第３の手順とを有し、部分測定結果からネットワーク全体規模の推定を行うネットワーク規模推定方法であって、
上記第１の手順で捕捉したノード集合が統計的に独立でない場合、
第３のサービスグループのノードの識別情報を収集する第４の手順と、
該第４の手順で収集したノードの識別情報と上記第１の手順で収集した各ノード識別情報との重なりおよび上記第３のサービスグループで捕捉されたノード数を用いて、上記第１〜第３のサービスグループの各ノード識別情報の重複割合の統計的な独立度合である統計的相関αを求める第５の手順と、
該第５の手順で求めた統計的相関αと上記第１の手順で収集した各ノード識別情報の重なりとを用いて上記ネットワークサービスシステムに属するノードの総数Ｎを算出する第６の手順とを有することを特徴とするネットワーク規模推定方法。
【請求項７】
請求項５もしくは請求項６のいずれかに記載のネットワーク規模推定方法であって、
少なくとも４以上のサービスグループ別のノード識別情報を収集する第７の手順と、
任意の３つのサービスグループからなる複数の組み合わせで求められる上記ノードの総数Ｎの平均を求める第８の手順と
を有することを特徴とするネットワーク規模推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＷＷＷ（World Wide Web）やＰ２Ｐ（Peer to Peer）等、膨大な規模のサービスが提供されるコンピュータネットワークシステムにおけるノード規模の推定を効率的に行う技術に係わり、特に、異なる検索（測定）手段が捕捉したノードの集合が統計的に独立であるという仮定が成立しない場合における、ノード規模の推定を行うのに適した技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
インターネット環境の普及にともない、コンピュータを介してネットワーク上で様々なサービスを提供するネットワークシステムが登場している。現在最も大きな規模に達している代表的なネットワークサービスシステムにＷＷＷシステムがあるが、例えば、このＷＷＷシステムにおける全てのＷｅｂページの情報を得ることはその規模の膨大さゆえに困難である。
【０００３】
このため、予め巡回しておいたＷｅｂページに対して検索を実施するＷｅｂ検索エンジンと呼ばれるシステムが普及している。しかし、このシステムでも収集可能なＷｅｂページには限界があり、全体を収集するにははるかに及ばない。
【０００４】
このような問題に対処するために、非特許文献１では、２台の検索エンジンが収集したページの重なりを用いてＷｅｂページの総数を推定する技術が提案されている。Ｗｅｂの全ページ数をＮ、検索エンジンＡが捕捉したページ数をＮａ、検索エンジンＢが捕捉したページ数をＮｂ、検索エンジンＡと検索エンジンＢが共通に捕捉したページ数をＮａｂとした時、検索エンジンＡおよび検索エンジン Ｂが捕捉したページ集合が統計的に独立であると仮定すると、下記の式（１）が成り立つ。
【０００５】
（Ｎａｂ÷Ｎ）÷｛（Ｎａ÷Ｎ）×（Ｎｂ÷Ｎ）｝＝（Ｎａｂ×Ｎ）÷（Ｎａ×Ｎｂ）
＝１・・・（１）
【０００６】
従って、上記式（１）より全Ｗｅｂページ数（Ｎ）は次の式（２）のようにして推定される。
Ｎ＝（Ｎａ×Ｎｂ）÷Ｎａｂ・・・（２）
【０００７】
上記の推定式（２）はＰ２Ｐシステムにおけるノード数の推定にも適用可能である。すなわち、Ｐ２Ｐシステムの全ノード数をＮ、異なる測定手段Ａ，Ｂを用いて捕捉した各々のノード数をＮａ，Ｎｂとし、また測定手段Ａ，Ｂが共通に捕捉したノード数をＮａｂとすれば、上記の推定式（２）がそのまま適用可能となる。
【０００８】
しかしながら、検索エンジン（あるいは、測定手段）Ａ、Ｂが捕捉したページ集合（あるいは、ノード集合）が統計的に独立であるという仮定が成り立たない場合には、非特許文献１の技術をそのまま適用することはできない。なぜならば、この仮定が成り立たない場合は、以下の式（３）となるためである。
【０００９】
（Ｎａｂ÷Ｎ）÷｛（Ｎａ÷Ｎ）×（Ｎｂ÷Ｎ）｝＝（Ｎａｂ×Ｎ）÷（Ｎａ×Ｎｂ）
≠１・・・（３）
【００１０】
【非特許文献１】Ｓｔｅｖｅ  Ｌａｗｒｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｃ.Ｌｅｅ  Ｇｉｌｅｓ，Ｓｅａｒｃｈｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ，ＳＣＩＥＮＣＥ，Ｖｏｌ.２８０，ｐｐ.９８−１００，３  Ａｐｒｉｌ  １９９８
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
解決しようとする問題点は、従来の技術では、検索エンジン（あるいは、測定手段）Ａ、Ｂが捕捉したページ集合（あるいは、ノード集合）が統計的に独立であるという仮定が成り立たない場合には、非特許文献１の技術をそのまま適用することはできない点である。
【００１２】
本発明の目的は、これら従来技術の課題を解決し、「検索エンジン（あるいは、測定手段）Ａ，Ｂが捕捉したページ集合（あるいは、ノード集合）が統計的に独立である」という仮定が必ずしも成り立たない場合においても、ＷＷＷやＰ２Ｐネットワーク等の大規模なネットワークシステムの参加ノード規模の推定を可能とすることである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記目的を達成するため、本発明では、同じサービスネットワークシステムに属するノードの情報を例えば３つのサービスグループ（サービス種別）別に取得し、測定の重複割合の統計的な独立度合を推定し、さらに、その推定結果を利用して結果参加ノード数の推定を行うことにより、測定の独立性を考慮した上での、部分測定結果からのネットワーク全体規模の推定を行うことができる。より詳細には、同じネットワークサービスシステムに属するノードの総数を算出するために、次の各手段を具備する。（イ）同じネットワークサービスシステムに属する各ノードの識別情報を、各々異なるサービスグループ毎に収集する複数の情報収集手段と、（ロ）情報収集手段で収集したノードの識別情報を各サービスグループ毎に記憶するノード識別情報記憶手段と、（ハ）上記ノード識別情報記憶手段で記憶した各ノード識別情報から、第１の情報収集手段が捕捉したノード数Ｎａと、第２の情報収集手段が捕捉したノード数Ｎｂ、第３の情報収集手段が捕捉したノード数Ｎｃ、第１の情報収集手段と第２の情報収集手段が共通に捕捉したノード数Ｎａｂ、第２の情報収集手段と第３の情報収集手段が共通に捕捉したノード数Ｎｂｃ、第１の情報収集手段と第３の情報収集手段が共通に捕捉したノード数Ｎａｃ、第１の情報収集手段と第２の情報収集手段および第３の情報収集手段が共通に捕捉したノード数Ｎａｂｃを求めるノード数算出手段と、（ニ）上記ノード数算出手段で求めたノード数Ｎａと、ノード数Ｎｂ、ノード数Ｎｃ、ノード数Ｎａｂ、ノード数Ｎｂｃ、ノード数Ｎａｃ、ノード数Ｎａｂｃを記憶するノード数記憶手段と、（ホ）上記ノード数記憶手段で記憶したノード数Ｎｃとノード数Ｎａｂｃおよびノード数Ｎａｃとノード数Ｎｂｃを用いて、上記第１〜第３の情報収集手段のそれぞれで収集した各ノード識別情報の重複割合の統計的な独立度合である統計的相関αを、α＝（Ｎｃ×Ｎａｂｃ）÷（Ｎａｃ×Ｎｂｃ）により求めるα推定手段と、（ヘ）上記α推定手段で求めた統計的相関αを記憶するα記憶手段と、（ト）上記α記憶手段で記憶した統計的相関αと、上記ノード数記憶手段で記憶したノード数Ｎａとノード数Ｎｂおよびノード数Ｎａｂを用いて、上記同じネットワークサービスシステムに属するノードの総数Ｎを、Ｎ＝（α×Ｎａ×Ｎｂ）÷Ｎａｂにより求めるノード数推定手段と、（チ）上記ノード数推定手段で求めたノードの総数Ｎを出力する手段。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、非特許文献１における仮定（「検索エンジン（あるいは、測定手段）Ａ，Ｂが捕捉したページ集合（あるいは、ノード集合）が統計的に独立である」）が必ずしも成り立たない場合においても、ＷＷＷやＰ２Ｐネットワーク等の大規模なネットワークシステムの参加ノード規模を推定することができる。自律分散オーバーレイネットワークの下位レイヤにあたるＩＰネットワークの網設計にあたっては、このようなサービス参加ノードの規模を把握することは重要であるため、自律分散システム開発の観点からも、本発明によるネットワーク規模の把握は有用である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
本発明では、まず、検索エンジン（あるいは、測定手段）Ａ，Ｂが捕捉したページ集合（あるいは、ノード集合）が統計的に独立であるとは限らない場合においては、以下の関係式（４）が成り立つことに着目する。
【００１６】
（Ｎａｂ÷Ｎ）÷｛（Ｎａ÷Ｎ）×（Ｎｂ÷Ｎ）｝＝（Ｎａｂ×Ｎ）÷（Ｎａ×Ｎｂ）
＝α・・・（４）
【００１７】
この関係式（４）を用いた場合、Ｎの推定式は、以下の式（５）となる。
【００１８】
Ｎ＝｛α×（Ｎａ×Ｎｂ）｝÷Ｎａｂ・・・（５）
【００１９】
つまり、上記推定式（５）に含まれる未知の定数αの値を推定できれば、この推定式（５）を用いて、Ｎの値を推定できる。
【００２０】
本発明では、上述の推定式（５）における定数αの値を推定することで上記の課題を解決する。定数αの値の推定方法を以下に述べる。
【００２１】
Ａ、Ｂとは異なる別の検索エンジン（あるいは、測定手段）Ｃが捕捉したページ数（あるいは、ノード集合）をＮｃ、検索エンジン（あるいは、測定手段）Ａ，Ｂ，Ｃが共に捕捉したページ数をＮａｂｃ、検索エンジン（あるいは、測定手段）Ａ、Ｃが共に捕捉したページ数をＮａｃ、検索エンジン（あるいは、測定手段）Ｂ，Ｃが共に捕捉したページ数をＮｂｃとおく。このとき、定数αの値を下記の式（６）と推定する。
【００２２】
α＝（Ｎａｂｃ÷Ｎｃ）÷｛（Ｎａｃ÷Ｎｃ）×（Ｎｂｃ÷Ｎｃ）｝
＝（Ｎｃ×Ｎａｂｃ）÷（Ｎａｃ×Ｎｂｃ）・・・（６）
【００２３】
上記の式（６）で推定された定数αの値を、式（５）に代入することで、Ｎの推定値が求まる。
【００２４】
以下、図を用いて本発明を実施するための最良の形態例を説明する。
【実施例】
【００２５】
図１は、本発明に係わるネットワーク規模推定システムの構成例を示すブロック図であり、図２は、図１におけるノード数推定部によるノード数の算出手順例を示す説明図、図３は、本発明に係わるネットワーク規模推定方法の処理手順例を示すフローチャートである。
【００２６】
図１に示すネットワーク規模推定システムは、ノード情報収集装置Ａ１，Ｂ２，Ｃ３、定数α推定部４、ノード数推定部５からなり、例えばインターネット上のＰ２Ｐサービスシステム等の測定対象となるシステム６におけるノード総数を算出して、当該ネットワークシステムの規模推定を行うものである。
【００２７】
なお、ノード情報収集装置Ａ１，Ｂ２，Ｃ３、定数α推定部４、ノード数推定部５のそれぞれは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）や主メモリ、表示装置、入力装置、外部記憶装置からなるコンピュータシステムで実現され、光ディスク駆動装置等を介してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶謀体に記録されたプログラムやデータを外部記憶装置内にインストールした後、この外部記憶装置から主メモリに読み込みＣＰＵで処理することにより、それぞれの機能を実行する。
【００２８】
すなわち、ノード情報収集装置Ａ１，Ｂ２，Ｃ３は、それぞれ、測定対象となるネットワークサービスシステムに属する通信先ノードの識別情報を収集して、外部記憶装置等に記憶し、ノード数推定部５は、ノード情報収集装置Ａ１，Ｂ２，Ｃ３が収集した情報、及び定数α推定部４の推定結果を用いてネットワークサービスシステム全体に属するノード数の推定値を算出する。これにより、部分測定結果からネットワーク全体規模の推定を行うことができる。
【００２９】
また、ノード情報収集装置Ａ１，Ｂ２，Ｃ３は、アプリケーションを実際に動作させることによって、システム６へ参加しているノードの情報を収集する装置であり、本例では、このような装置を３台動作させ、サービス種別（サービスグループ）毎に独立して各ノードの識別情報の収集と記憶装置への蓄積を行う。
【００３０】
なお、このようなノード情報（サービス種別、ノード識別情報）の収集技術については、例えば、「亀井，森，大井，"Ｐ２Ｐ  ファイル共有の実態と課題〜トラヒック測定・設定・制御・管理法の確立に向けて〜"  信学技報  ＣＱ２００３〜０７，２００３．」に記載のように、論理網に接続されたアプリケーションノードにおいてＩＰレイヤでの測定を行い、通信相手のＩＰアドレス（ノード識別情報）と利用ポート（サービス種別）を収集する技術を用いる。
【００３１】
ノード情報収集装置Ａ１，Ｂ２，Ｃ３で収集されたノード情報（サービス種別、ノード識別情報）は、定数α推定部４およびノード数推定部５において記憶装置に記憶され共有される。
【００３２】
定数α推定部４では、まず、ノード情報収集装置Ａ１，Ｂ２，Ｃ３で収集されたノード情報を用いて、図２に示すように、ノード情報収集装置Ｃ３で測定されたノード数Ｎｃ、ノード情報収集装置Ｂ２，Ｃ３で共通に測定されたノード数Ｎｂｃ、ノード情報収集装置Ａ１，Ｃ３で共通に測定されたノード数Ｎａｃ、ノード情報収集装置Ａ１，Ｂ２，Ｃ３で共通に測定されたノード数Ｎａｂｃを求め、これらの値を用いて定数αを、上述の式（６）で推定する。
【００３３】
また、ノード数推定部５では、まず、ノード情報収集装置Ａ１，Ｂ２で収集されたノード情報を用いて、図２に示すように、２点でそれぞれ測定されたノード数Ｎａ，Ｎｂと、２点で共通に測定されたノード数Ｎａｂとを求め、これらの値と、定数α推定部４で推定された定数αの推定値とを用いて総ノード数Ｎを、上述の式（５）を用いて推定する。
【００３４】
このようなネットワーク規模推定システムによるネットワーク規模推定方法の手順は、図３に示すようになる。
【００３５】
図３の手順では、まず、ノード情報収集装置Ａ１，Ｂ２，Ｃ３において、アドレスＸの通信を確認し（ステップＳ１０１）、確認されたアドレス情報を、測定された装置名と共に順番に記憶装置に蓄積する（ステップＳ１０２）。
【００３６】
次に、定数α推定装置４において、ノード情報収集装置Ａ１，Ｂ２，Ｃ３で収集された情報を用いてＮｃ，Ｎｂｃ，Ｎａｃ，Ｎａｂｃの値を計算し（ステップＳ１０３）、定数αの値を推定する（ステップＳ１０４）。
【００３７】
さらに、ノード数推定部５においては、ノード情報収集装置Ａ１，Ｂ２，Ｃ３で収集された情報を用いてＮａ，Ｎｂ，Ｎａｂの値を計算し（ステップＳ１０５）、これらの値と定数αの推定値を用いて総ノード数Ｎの値を推定する（ステップＳ１０６）。この結果は表示装置やプリンタもしくは外部記憶装置等に出力する（ステップＳ１０７）。
【００３８】
以上、図１〜図３を用いて説明したように、本例では、同じサービスネットワークシステムに属するノードの情報を３つのサービスグループ（サービス種別）別に取得し、測定の重複割合の統計的な独立度合を推定し、さらに、その推定結果を利用して結果参加ノード数の推定を行うので、測定の独立性を考慮した上での、部分測定結果からのネットワーク全体規模の推定を行うことができる。
【００３９】
具体的には、ノード情報収集装置Ａ１，Ｂ２，Ｃ３において、同じネットワークサービスシステム６に属するノードの識別情報を一定期間複数の異なる部分測定手段（サービス種別・サービスグループ毎に測定を行う等）を用いて収集して、収集されたノード識別情報を測定手段毎に記憶装置に蓄積し、統計的相関推定手段としての定数α推定部４において、各測定手段によって収集されたノード識別情報の統計的相関を推定する。そして、ノード数推定部５において、定数α推定部４で得られた推定結果を用いて、ネットワークサービスシステム６の全体に属するノード数の推定値を算出する。
【００４０】
特に、定数α推定部４においては、各ノード情報収集装置Ａ１，Ｂ２，Ｃ３（測定手段Ａ，Ｂ，Ｃ）で収集されたノード識別情報から、「測定手段Ａが捕捉したノード数Ｎａ」、「測定手段Ｂが捕捉したノード数Ｎｂ」、「測定手段Ｃが捕捉したノード数Ｎｃ」、「測定手段Ａ，Ｂが共通に捕捉したノード数Ｎａｂ」、「測定手段Ｂ，Ｃが共通に捕捉したノード数Ｎｂｃ」、「測定手段Ａ，Ｃが共通に捕捉したノード数Ｎａｃ」、「測定手段Ａ，Ｂ，Ｃが共通に捕捉したノード数Ｎａｂｃ」の各数値を求め、そして、これらの数値を用いて、測定手段Ａ，Ｂ，Ｃによって収集されたノード識別情報の統計的相関αを、「α＝（Ｎｃ×Ｎａｂｃ）÷（Ｎａｃ×Ｎｂｃ）」の式に基づき求め、さらに、これらの情報を用いて、総ノード数の推定値Ｎを、「Ｎ＝（α×Ｎａ×Ｎｂ）÷Ｎａｂ」の式から求める。
【００４１】
このことにより、非特許文献１における『検索エンジン（あるいは、測定手段）Ａ，Ｂが捕捉したページ集合（あるいは、ノード集合）が統計的に独立である』という仮定が必ずしも成り立たない場合においても、Ｐ２Ｐネットワーク等の大規模なネットワークシステムの参加ノード規模を推定することができる。
【００４２】
自律分散オーバーレイネットワークの下位レイヤにあたるＩＰネットワークの網設計にあたっては、このようなサービス参加ノードの規模を把握することは重要であるため、自律分散システム開発の観点からも、本発明によるネットワーク規模の把握は有用である。
【００４３】
尚、本発明は、図１〜図３を用いて説明した例に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能である。例えば、本例では、ノード情報収集装置Ａ１，Ｂ２，Ｃ３の３台を動作させて、識別情報の収集を行う構成としているが、１台のノード情報収集装置において、識別情報の収集を異なる手段で行う構成としても良い。
【００４４】
また、ノード情報収集装置の台数もＡ１，Ｂ２，Ｃ３の３台に限定されず、例えば、ノード情報収集装置Ｄをもう一つ動作させ、ノード情報収集装置Ａ１，Ｂ２，Ｄでの組み合わせ、ノード情報収集装置Ａ１，Ｃ３，Ｄでの組み合わせ、ノード情報収集装置Ｂ２，Ｃ３，Ｄでの組み合わせ毎に、ノード総数を求め、それぞれで求めたノード総数の平均を取ることでも良い。
【００４５】
また、本例では、Ｐ２Ｐネットワークの参加ノード規模の推定を例としているが、本発明は、ＷＷＷの参加ノード規模の推定にも適用可能である。
【００４６】
また、本例では、定数α推定部４においてノード数Ｎｃとノード数Ｎｂｃおよびノード数Ｎａｃとノード数Ｎａｂｃを求め、ノード数推定部５においてノード数Ｎａ，Ｎｂと、ノード数Ｎａｂとを求めているが、ノード数Ｎｃとノード数Ｎｂｃおよびノード数Ｎａｃとノード数Ｎａｂｃ、ならびに、ノード数Ｎａ，Ｎｂとノード数Ｎａｂのそれぞれを一括して求めるノード数算出装置と求めた各結果を記憶する記憶装置を設け、定数α推定部４およびノード数推定部５においては、ノード数算出装置の算出結果を用いる構成としても良い。
【００４７】
また、本例では、光ディスクを記録媒体として用いて、プログラムのインストールを行う例を示しているが、ＦＤ（Flexible Disk）等を記録媒体として用いることでも良く、また、プログラムのインストールに関しても、通信装置を介してネットワーク経由でプログラムをダウンロードしてインストールすることでも良い。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明に係わるネットワーク規模推定システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】図１におけるノード数推定部によるノード数の算出手順例を示す説明図である。
【図３】本発明に係わるネットワーク規模推定方法の処理手順例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００４９】
１〜３:ノード情報収集装置（Ａ，Ｂ，Ｃ）、４：定数α推定部、５：ノード数推定部、６：測定対象となるシステム。
【図１】
2006041798.tif 000003
【図２】
2006041798.tif 000004
【図３】
2006041798.tif 000005