(57)【要約】  本発明は、データ識別子を符号化する方法と、データネットワークのネットワークユニットと、上記の方法を実行するためのコンピュータプログラム製品とに関する。データ識別子は、データネットワークの複数のデータ識別子のうちの１つである。各データ識別子は文字列から成る。複数のデータ識別子の定義された構成要素について複数のデータ識別子内の発生頻度を示す発生確率テーブルが設けられる。各構成要素は、複数のデータ識別子の１つまたは複数の特性に基づいて定義される。データ識別子は、発生確率テーブルに基づき、可変長符号化アルゴリズムに従って符号化される。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
各データ識別子が文字列から成るデータネットワークの複数のデータ識別子のうちのデータ識別子を符号化する方法であって、
複数のデータ識別子の１つまたは複数の特性に基づいて定義された複数のデータ識別子の定義された構成要素について、複数のデータ識別子内の発生頻度を示す発生確率テーブルを設けるステップであって、データネットワークの発生頻度が高い構成要素に単一の符号化シンボルが割り当てられる、設けるステップと、
発生確率テーブルに基づいて、可変長符号化アルゴリズムに従ってデータ識別子を符号化するステップとを含む、方法。
【請求項２】
複数のデータ識別子の特性が、
−  複数のデータ識別子の中での文字の発生頻度、
−  複数のデータ識別子の中での構成要素のシーケンスの発生頻度、
−  複数のデータ識別子の中でのデータ識別子の事前に定義された構成単位の発生頻度、
−  データ識別子を構成する文字列における文字の平均数、
−  データ識別子を構成するのに利用可能な互いに異なる文字の数、
−  データ識別子を構成するのに利用可能な文字の種類、および
−  データネットワークの少なくとも一部内でのデータ識別子の使用頻度を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
データ識別子を１つまたは複数の定義された構成要素のシーケンスに分離し、データ識別子の１つまたは複数の定義された構成要素に可変長符号化アルゴリズムによるビット表現を割り当て、データ識別子の１つまたは複数の構成要素のシーケンスを割り当てられたビット表現のシーケンスに変換することによって、データ識別子が符号化される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
データ識別子がＵＲＩである、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
可変長符号化アルゴリズムがハフマン符号化、シャノンファノ符号化、または算術符号化に基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
データ識別子がＵＲＬであり、定義された構成要素が、複数のＵＲＬの中で発生頻度が最高のＴＬＤ、複数のＵＲＬの中で発生頻度が最高のＵＲＬ名、およびＲＦＣ１７３８に従って利用可能な単一の文字を含み、データ識別子は、可変長符号化アルゴリズム、好ましくはハフマン符号化に従ってビットコードに符号化される、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
各データ識別子が文字列から成るデータネットワークの複数のデータ識別子のうちのデータ識別子に関する要求（８１、８２、８３）を管理するように構成され、複数のデータ識別子の１つまたは複数の特性に基づいて定義され、データネットワーク内の発生頻度が高い構成要素に単一の符号化シンボルが割り当てられる、複数のデータ識別子の定義された構成要素について、複数のデータ識別子内の発生頻度を示す発生確率テーブルにアクセスするようにさらに構成され、発生確率テーブルに基づいて、可変長符号化アルゴリズムに従ってデータ識別子を符号化するようにさらに構成された、データネットワークのネットワークユニット（９１）。
【請求項８】
発生確率テーブルに基づいて符号化されたデータ識別子を元の文字列表現に復号するようにさらに構成される、請求項７に記載のネットワークユニット（９１）。
【請求項９】
ルータである、請求項７に記載のネットワークユニット（９１）。
【請求項１０】
発生確率テーブルをネットワークユニット（９１）によってのみアクセス可能なリソースとして維持するようにさらに構成される、請求項７に記載のネットワークユニット（９１）。
【請求項１１】
発生確率テーブルを備える、請求項７に記載のネットワークユニット（９１）。
【請求項１２】
データネットワークのいくつかのネットワークユニットのうちの１つとして発生確率テーブルにアクセスするように構成される、請求項７に記載のネットワークユニット（９１）。
【請求項１３】
各データ識別子が文字列から成るデータネットワークの複数のデータ識別子のうちのデータ識別子を符号化するためのコンピュータプログラム製品であって、ネットワークユニットによって実行されたときに、
複数のデータ識別子の１つまたは複数の特性に基づいて定義され、データネットワークにおける発生頻度の高い構成要素に単一の符号化シンボルが割り当てられる、複数のデータ識別子の定義された構成要素について、複数のデータ識別子内の発生頻度を示す発生確率テーブルにアクセスするステップと、
発生確率テーブルに基づいて、可変長符号化アルゴリズムに従ってデータ識別子を符号化するステップとを実行する、コンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ識別子を符号化する方法、データネットワークのネットワークユニット、および上記の方法を実行するためのコンピュータプログラム製品に関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットなどのデータネットワーク内でのデータに対するユーザのデータ要求の経路指定は通常、データネットワーク内に配置されるネットワークユニット、特にいわゆるルータによって行われる。データ要求は、ＵＲＩなどのデータ識別子、特にＵＲＬ（ＵＲＩ＝Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ、ＵＲＬ＝Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）によって指定される。ルータは通常、ルーティングテーブルにアクセスし、データ要求を経路指定するためのインターフェースを判定する。
【０００３】
図１は、たとえばコンテント−セントリックネットワーキング（ｃｏｎｔｅｎｔ−ｃｅｎｔｒｉｃ  ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ）（＝ＣＣＮ）で使用されるような知られているルーティングテーブルの単純な例を示す。テーブルの左側の列は、ＡＳＣＩＩで符号化された様々なＵＲＬを示し、テーブルの右側の列は、各データ要求を経路指定するための対応するインターフェースを示す（ＡＳＣＩＩ＝Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ｃｏｄｅ  ｆｏｒ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｉｎｔｅｒｃｈａｎｇｅ）。ＡＳＣＩＩ  ＵＲＬでは長さが可変であるので、従来の３２ビットＩＰアドレス（ＩＰ＝インターネットプロトコル）と比較してルーティングテーブルエントリの参照時間が長く、予測不能である。
【０００４】
図２は、図１の可変長ＵＲＬを事前に定義されたハッシュ空間における固定長値にマップするために１６０ビットＳＨＡ１ハッシングが使用されている、知られている代替ルーティングテーブルの単純な例である（ＳＨＡ＝セキュアハッシュアルゴリズム）。このテーブルの左側の列はハッシュ化表現の図１のＵＲＬを示し、このテーブルの右側の列は、図１に対応する、各データ要求を経路指定するための対応するインターフェースを示す。ハッシュ化されたＵＲＬがランダムであるので、あらゆる集約方式が妨げられ、特にＵＲＬ状の構造は保存されず、したがって、プレフィックスマッチングが妨げられる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の目的は、データ識別子の改良された符号化を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の目的は、各データ識別子が文字列から成るデータネットワークの複数のデータ識別子のうちのデータ識別子を符号化する方法であって、複数のデータ識別子の１つまたは複数の特性に基づいて定義された複数の識別子の定義された構成要素について、複数のデータ識別子内の発生頻度を示す発生確率テーブルを設けるステップと、発生確率テーブルに基づいて、可変長符号化アルゴリズムに従ってデータ識別子を符号化するステップとを含む方法によって実現される。本発明の目的は、各データ識別子が文字列から成るデータネットワークの複数のデータ識別子のうちのデータ識別子に関する要求を管理するように構成され、複数のデータ識別子の１つまたは複数の特性に基づいて定義された複数の識別子の定義された構成要素について、複数のデータ識別子内の発生頻度を示す発生確率テーブルにアクセスするようにさらに構成され、発生確率テーブルに基づいて、可変長符号化アルゴリズムに従ってデータ識別子を符号化するようにさらに構成されたデータネットワークのネットワークユニットによってさらに実現される。本発明の目的は、各データ識別子が文字列から成るデータネットワークの複数のデータ識別子のうちのデータ識別子を符号化するためのコンピュータプログラム製品であって、ネットワークユニットによって実行されたときに、複数のデータ識別子の１つまたは複数の特性に基づいて定義された複数の識別子の定義された構成要素について、複数のデータ識別子内の発生頻度を示す発生確率テーブルにアクセスするステップと、発生確率テーブルに基づいて、可変長符号化アルゴリズムに従ってデータ識別子を符号化するステップとを実行するコンピュータプログラム製品によって実現される。
【０００７】
本発明の一態様は、データ識別子、たとえばＵＲＬを、その構造を保存しつつ圧縮して参照速度を改善するものであり、最長のプレフィックスまたはその他の方式に基づいて集約を行う際に助けになる。
【０００８】
本発明は、データ識別子、たとえばＵＲＬ状のコンテンツ識別子用の新しい符号化方式を構成する。本発明の各実施形態による符号化方式は、コンテンツ名を解析するのに必要なビット数を最小限に抑え、それによって参照時間を短縮する。本発明の各実施形態は、参照時間を改善することに加えて、ルータメモリをより効率的に使用するのを可能にし、同じ量のメモリ内により多くのルーティングテーブルエントリを記憶することが可能になる。
【０００９】
本発明の各実施形態は特に、名前ベースのルータ内のテーブルエントリの参照時間を短縮し、したがって、ルータにＣＣＮを実装するための解決手段を実現する。本発明の各実施形態は、構造を保存しつつ参照速度を向上させるのを可能にする。これによって、最長のプレフィックスまたはその他の方式に基づく集約が可能になる。
【００１０】
本発明の各実施形態によって符号化されたデータ識別子によって参照速度を向上させることが可能になるが、ＡＳＣＩＩで符号化されたＵＲＬでは、長さがより長く（本発明の各実施形態によって符号化されたデータ識別子と比べてビットカウントが大きく）、したがって、ルーティングテーブルエントリの参照時間および次転送先解決時間がより長くなる。
【００１１】
ハッシュ化されたＵＲＬと比較して本発明の各実施形態によって符号化されたデータ識別子によって構造を保存することが可能になるが、ハッシュ化されたＵＲＬはランダムであるので、あらゆる集約方式が妨げられ、特にＵＲＬ状の構造が保存されず、したがって、プレフィックスマッチングが妨げられる。ハッシュ化解決手段は、より効率的な符号化を実現することができるが、転送テーブルのスケーラビリティに重要な構造が失われるので集約が不可能になる。
【００１２】
従属クレームによって示される本発明の各実施形態によってさらなる利点が実現される。
【００１３】
本発明の一実施形態によれば、複数のデータ識別子の特性には以下のものが含まれる：
・複数のデータ識別子の中での文字の発生頻度。ＵＲＬにおける英語の文字発生頻度が英語のアルファベット発生頻度に密接に従うことが分かっている。
・複数のデータ識別子の中での構成要素のシーケンスの発生頻度。構成要素のいくつかのシーケンスは他のシーケンスよりも頻繁に出現する。たとえば、文字シーケンス「ｉｎ」は、ＵＲＬでは文字シーケンス「ｚｘ」よりも頻繁に見られる。
・複数のデータ識別子の中でのデータ識別子の事前に定義された構成単位の発生頻度。データ識別子の構成単位は、階層データ識別子の場合の様々な階層レベルに関連する識別子構成要素、たとえば、ＵＲＬの場合のＴＬＤ、ドメイン名、およびアンカータグ（ＴＬＤ＝トップレベルドメイン）であってもよい。ＵＲＬの７６．５％が、登録されているすべての（約３００の）ＴＬＤのサブセット：ｃｏｍ、ｎｅｔ、ｄｅ、ｒｕ、およびｏｒｇしか使用しないことが分かっている。
・データ識別子を構成する文字列における文字の平均数。平均ドメイン長は１５文字である。
・データ識別子を構成するのに利用可能な互いに異なる文字の数。ＲＦＣ１７３８によれば、ＵＲＬは７３個の文字（０−９、ａ−ｚ、Ａ−Ｚ、および特殊文字＄−＿．＋！＊’（），）を使用しなければ符号化できない。
・データ識別子を構成するのに利用可能な文字の種類。ある種のデータ識別子では大文字しか許容されないことがある。
・データネットワークの少なくとも一部内でのデータ識別子の使用頻度。いくつかのデータ識別子、たとえば「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｏｏｇｌｅ．ｃｏｍ」は、他のデータ識別子よりもインターネット内で使用される頻度が高い。
【００１４】
この符号化では、複数のデータ識別子におけるこれらの特性のうちの１つが使用されることも複数が使用されることもある。たとえば、ＴＬＤ「ｃｏｍ」が複数のデータ識別子の中でＴＬＤ「ｔｌ」よりもずっと頻繁に出現するならば、符号化方式によってＴＬＤ「ｃｏｍ」に単一の符号化シンボルを割り当て、ＴＬＤ「ｔｌ」を文字「ｔ」および「ｌ」のシーケンスとして符号化すると有利である。
【００１５】
本発明の実施形態によれば、データ識別子を１つまたは複数の定義された構成要素のシーケンスに分離し、データ識別子の１つまたは複数の定義された構成要素に可変長符号化アルゴリズムによるビット表現を割り当て、データ識別子の１つまたは複数の構成要素のシーケンスを割り当てられたビット表現のシーケンスに変換することによって、データ識別子が符号化される。
【００１６】
たとえば、ＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｙｏｕｔｕｂｅ．ｃｏｍ／ｕｓｅｒ／ＡＩｃａｔｅｌＬｕｃｅｎｔＣｏｒｐ＃ｐ／ａ／ｕ／０／ｍｒ５ＹｕＴＸＥＰＩ」は、インターネットにおいて比較的頻繁に出現する構成要素、たとえばドメイン名およびＴＬＤを含み、一方、他の構成要素はそれほど頻繁に出現しない。構成要素「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｙｏｕｔｕｂｅ」は、関連するデータネットワーク、すなわち、インターネットにおける発生頻度が比較的高いことが分かっているので、この構成要素に固有のシンボルを割り当てるのは妥当である。同じことが、構成要素「ｃｏｍ」、「ＡＩｃａｔｅｌＬｕｃｅｎｔＣｏｒｐ」、およびアンカータグ「＃」にも当てはまる。一方、「＃」に続く文字に関するシンボル割当ては個々の文字の発生頻度に依存する。
【００１７】
本発明の実施形態によれば、データ識別子はＵＲＩ、特にＵＲＬである。インターネットでは、ＵＲＩは最も一般的なデータ識別子である。しかし、専用データネットワークでは、この代わりに別のデータ識別子タイプを使用してもよい。
【００１８】
本発明の実施形態によれば、可変長符号化アルゴリズムはハフマン符号化、シャノンファノ符号化、または算術符号化に基づく。データ識別子の結果として得られる表現は、２進コードであってもよく、すなわち、２つの２進数０および１を使用してもよい。
【００１９】
本発明の実施形態によれば、データ識別子はＵＲＬであり、定義された構成要素は、複数のＵＲＬの中で発生頻度が最高のＴＬＤ、複数のＵＲＬの中で発生頻度が最高のＵＲＬ名、およびＲＦＣ１７３８に従って利用可能な単一の文字を含み、データ識別子は、可変長符号化アルゴリズム、好ましくはハフマン符号化に従ってビットコードに符号化される（ＲＦＣ＝Ｒｅｑｕｅｓｔ  ｆｏｒ  Ｃｏｍｍｅｎｔｓ）。
【００２０】
本発明のこの実施形態によれば、可変長符号化アルゴリズムで使用可能なシンボルを定義するのにＵＲＬ特性が使用される。これらのＵＲＬ特性は、ＵＲＬのＴＬＤのポピュラリティ、ＵＲＬのＵＲＬ名のポピュラリティ、およびＵＲＬがすべての可能な文字のサブセット（７３文字）からのみ構成されることであることが好ましい。その場合、あるシンボルが発生する頻度に関する確率が各シンボルに割り当てられる。次に、可変長符号化方式、たとえばハフマン符号化が適用されてＵＲＬのビットコード表現が作成される。
【００２１】
本発明の別の実施形態によれば、ネットワークユニットは、符号化されたデータ識別子を発生確率テーブルに基づいてデータ識別子の元の文字列表現に復号するようにさらに構成される。ネットワークユニットが着信データ要求を受信し、本発明の方法の実施形態によってデータ要求に関連するデータ識別子を符号化し、データ識別子および関連するルーティングアドレスのリストを含むネットワークユニットのルーティングテーブルを参照することが可能である。互換性を確保するために、ルーティングテーブル内のデータ識別子は、ルータによって使用されるのと同じ符号化方法によって符号化されている。ネットワークユニットは、ルーティングテーブル内の適切なルーティングアドレスを識別した後、符号化されたデータ識別子を再度復号し、復号形式のデータ要求、すなわち最初に受信されたときの状態のデータ要求をルーティングアドレスに経路指定する。したがって、この方法がネットワークユニットの内部でのみ適用され、各ネットワークユニットがそれ自体の要件に従ってシンボルおよび確率の割当てを最適化することが可能になる。
【００２２】
本発明の別の実施形態によれば、ネットワークユニットはルータである。
【００２３】
この方法には様々な展開可能性がある：
１つの可能性は、ルータ同士の間のプロトコルがこの方法を使用し、したがって、すべてのルータが同じシンボル確率割当て方式を使用することが必要になることである。したがって、本発明の実施形態によれば、ネットワークユニットは、データネットワークのいくつかのネットワークユニットの１つとして発生確率テーブルにアクセスするように構成される。
【００２４】
別の展開では、この方法はルータの内部にのみ適用され、したがって、各ルータは、それ自体の要件に従ってシンボル確率割当てを最適化してもよい。したがって、本発明の実施形態によれば、ネットワークユニットは、発生確率テーブルをネットワークユニットによってのみアクセス可能なリソースとして維持するようにさらに構成される。
【００２５】
本発明の別の実施形態によれば、ネットワークユニットは発生確率テーブルを備える。このことは、発生確率テーブルがネットワークユニットの記憶ユニットに記憶されることを意味する。
【００２６】
本発明のこれらの特徴および利点ならびにさらなる特徴および利点は、例示的な実施形態についての以下の詳細な説明を添付の図面に関連して読むことによってよりよく理解されよう。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】コンテント−セントリックネットワーキング（＝ＣＣＮ）で使用されるような知られているルーティングテーブルの単純な例を示す。
【図２】図１の可変長ＵＲＬを事前に定義されたハッシュ空間における固定長値にマップするために１６０ビットＳＨＡ１ハッシングが使用されている、知られている代替ルーティングテーブルの単純な例である。
【図３】本発明の実施形態による発生確率テーブルを示す図である。
【図４】本発明の実施形態によるデータ識別子のハフマン符号化方式を示す図である。
【図５】本発明の実施形態によるビットコードテーブルを示す図である。
【図６】標準的なＡＳＣＩＩ  ＵＲＬ符号化のビットカウントを示す図である。
【図７】ＳＡＨ１  ＵＲＬ符号化のビットカウントを示す図である。
【図８】本発明の実施形態による可変長符号化のビットカウントを示す図である。
【図９】本発明の実施形態によるＣＣＮルータの図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
図３は、データ識別子、たとえばコンテンツ名を解析するのに必要なビットの数を最小限に抑えることを目的とする符号化方式で使用される発生確率テーブルを示す。この場合、参照時間が向上することに加えて、ルータメモリをより効率的に使用することが可能になる。その理由は、同じ量のメモリによってより多くのルーティングテーブルエントリを記憶することができるからである。
【００２９】
このテーブルの左側の列は、以下の特性のようなＵＲＬの特性を考慮して選択されているＵＲＬの構成要素を示す：
−文字の発生頻度
−いくつかのコンテンツ項目／ドメイン名が他のコンテンツ項目／ドメイン名よりもポピュラリティが高いことを意味する要求パターン
−大部分のＵＲＬはＴＬＤのサブセットのみを使用して構成される。
−ＵＲＬの平均長
−ＵＲＬが７３個の異なる文字のみから成ること。
【００３０】
ＵＲＬ長、ＵＲＬ文字、およびＴＬＤ分布、ドメインポピュラリティなどに関する前述の考察に基づいて、以下にＵＲＬの特性のいくつかを示す。
−平均ＵＲＬ長は５８文字である。
−平均ドメイン長は１５文字である。
−ＵＲＬの７６．５％が以下のＴＬＤを有する：ｃｏｍ、ｎｅｔ、ｄｅ、ｒｕ、およびｏｒｇ
−合計で約３００個のＴＬＤがある。
−ＵＲＬにおける英文字の発生頻度は、英語のアルファベット発生頻度に密接に従う。
【００３１】
テーブルの右側の列は、複数のＵＲＬを考慮した各構成要素の相対的な確率を示す。可変長符号化に利用可能なすべての構成要素のすべての相対的な確率の和は、右側の列の最後の行に示されているように１に等しい。可変長符号化の言語では、各構成要素は「シンボル」と呼ばれる。
【００３２】
図４は、発生頻度を使用する符号化アレイを示す。この例では、ハフマン符号化アレイが使用される。事前に定義された構成要素、すなわち、「ｘ」によってマークされたシンボルは、図３の発生確率テーブルの各構成要素に対応する。各構成要素は、頻繁に使用されるＴＬＤを含む第１のクラス４１と、頻繁に使用されるドメイン名を含む第２のクラス４２と、ＵＲＬを作成するのに利用可能な７３個の文字を含む第３のクラス４３として分類されている。
【００３３】
各シンボルｘの下に、「重み」とも呼ばれる対応する相対的な確率ｐ（ｘ）が示されている。二分木が、シンボルおよびそれに関連する重みから始まり、ハフマン符号化に従って生成される。図４は、この方式の右縁にある楕円形の点によって示されているように二分木全体の一部のみを示す。二分木全体は加重合計１：Σｐ（ｘ）＝１を与える。
【００３４】
図５は、図３の発生確率テーブルの構成要素（「シンボル」）のビットコードのビットコードテーブルリストを示す。より頻繁に使用される構成要素がめったに使用されない構成要素よりもビット数が少ないことは明らかである。このことは、本発明によるデータ識別子符号化方式がデータ識別子を解析するのに必要なビット数を最小限に抑え、それによって解析ネットワークユニットにおける参照時間を短縮することを示す。
【００３５】
このビットコードテーブルに基づいて、ＵＲＬをその構成要素から再構成しビットコードとして表してもよい。たとえば、ＡＳＣＩＩ符号化されたＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｏｏｇｌｅ．ｃｏｍ」は、図５のビットコードテーブルに従って符号化されると以下のビットコード表現：「０１０１１０１０００１１００００」を有する。
【００３６】
図６から図８は、２つのＵＲＬの様々な符号化によるビットカウントの比較を示す。符号化方式を適用した後の最終ビットコード表現が図示されていないことに留意されたい。その代わり、各図は、最終的な２進ビットカウントのみを示すように制限されている。可変符号化の場合、ビットカウントは、本発明の利点を示す考えられる１つの結果に過ぎない。
【００３７】
図６は、各々の長さが６５文字である２つのＵＲＬをＡＳＣＩＩ符号化で示している。各ＵＲＬはその最後の１１文字のみが異なる。これらのＵＲＬの各々のビットカウントは６５文字×８ビット／文字＝５２０ビットである。ＡＳＣＩＩ符号化されたＵＲＬの利点は、集約が可能になることである。
【００３８】
図７は、図６の２つのＵＲＬを、ここではＵＲＬを４０文字の長さまで短縮するＳＨＡ１符号化で示している。したがって、これらのＵＲＬの各々のビットカウントは４０文字×８ビット／文字＝３２０ビットである。ＳＨＡ１符号化はＡＳＣＩＩ符号化と比較してビットカウントを顕著に減少させるが、ＳＨＡ１符号化では集約が不可能である。
【００３９】
図８は、図６の２つのＵＲＬを、ここでは本発明の実施形態による可変長符号化で示している。以下の構成要素（＝シンボル）の定義が使用される：
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ＝α
ｙｏｕｔｕｂｅ＝β
ｃｏｍ＝γ
ＡＩｃａｔｅｌＬｕｃｅｎｔＣｏｒｐ＝δ
【００４０】
可変長符号化によってＵＲＬは３２個の構成要素の長さまで短縮される。図５に示されたように、各構成要素は異なるビット長を有してもよい。したがって、単純計算の３２構成要素ｘ８ビット／構成要素＝２５６ビットはこの場合誤りである。本発明の実施形態による可変長符号化におけるこれらのＵＲＬの各々のビットカウントは約３６０ビットであることを示すことができる。したがって、ビットカウントはＡＳＣＩＩ符号化と比較して少ないが、ＳＨＡ１符号化と比較して多い。
【００４１】
本発明による可変長符号化ではＳＨＡ１符号化と比較してビットカウントがわずかに多くなるが、この可変長符号化は、データ識別子、ここではＵＲＬの構造を保存する、ＳＨＡ１符号化に勝る顕著な利点を有する。
【００４２】
図９は、ＣＣＮデータネットワークのルータ９１を示す。ルータ９１は、ＦＩＢ９２と、コンテンツストア９３と、ＰＩＴ９４と、３つのインターフェース９５、９６、９７と、記憶ユニット９８と、処理ユニット９９（ＦＩＢ＝Ｆｏｒｗａｒｄｉｎｇ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｂａｓｅ、ＰＩＴ＝Ｐｅｎｄｉｎｇ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ  Ｔａｂｌｅ）とを備える。ＦＩＢは、ルーティングテーブルと同等である。ルータ９１は、他のネットワークユニット７１、７２、７３、たとえば携帯ユニット７１、インターネットベースのユニット７２、およびアプリケーションユニット７３とルータ９１のインターフェース９５、９６、９７を介して通信するように構成される。ルータ９１は、他のネットワークユニット７１、７２、７３の各々から、データネットワークの複数のデータ識別子のうちのデータ識別子に関する要求８１、８２、８３を受信してもよい。
【００４３】
ネットワークユニット９１は、複数のデータ識別子の定義された構成要素について複数のデータ識別子内の発生頻度を示す発生確率テーブルにアクセスするように構成される。ネットワークユニット９１が発生確率テーブルを備え、すなわち、ネットワークユニット９１の記憶ユニット９８に発生確率テーブルを記憶することが可能である。ネットワークユニット９１がデータネットワークのいくつかのルータの１つとして好ましくは外部に配置された発生確率テーブルにアクセスすることも可能である。
【００４４】
ルータ９１は、要求８１、８２、８３のうちの１つを受信した後、要求に指定されたデータ識別子を判定し、発生確率テーブルに示された各構成要素に従って判定されたデータ識別子を分離する。
【００４５】
ルータ９１は、発生確率テーブルに基づき、たとえば処理ユニット９９によって、可変長符号化アルゴリズムに従ってデータ識別子を符号化する。
【００４６】
処理ユニット９９は、１つまたは複数の相互にリンクされたコンピュータ、すなわちハードウェアプラットフォームに基づくソフトウェアプラットフォーム、ならびにソフトウェアプラットフォームおよびハードウェアプラットフォームによって形成されるシステムプラットフォームによって実行されるいくつかのアプリケーションプログラムで構成される。処理ユニット９９の機能は、これらのアプリケーションプログラムを実行することによって実現される。アプリケーションプログラムまたはこれらのアプリケーションプログラムの選択された部分は、システムプラットフォーム上で実行されたときに以下に記載されたような符号化サービスを提供するコンピュータソフトウェア製品を構成する。さらに、そのようなコンピュータソフトウェア製品は、これらのアプリケーションプログラムまたはアプリケーションプログラムの上記の選択された部分を記憶する記憶媒体９８によって構成される。
【００４７】
各データ識別子が文字列から成るデータネットワークの複数のデータ識別子のうちのデータ識別子を符号化するためのコンピュータプログラム製品は、ルータ９１の処理ユニット９９によって実行されたときに、複数のデータ識別子の１つまたは複数の特性に基づいて定義された複数のデータ識別子の定義された構成要素について複数のデータ識別子内の発生頻度を示す発生確率テーブルにアクセスするステップと、発生確率テーブルに基づき、可変長符号化アルゴリズムに従ってデータ識別子を符号化するステップとを実行する。
【００４８】
ルータ９１は、符号化されたデータ識別子によって、ＦＩＢ９２を解析し、データ要求８１、８２、８３の転送元になる適切なインターフェース９５、９６、９７を判定する。ルータ９１は、適切なインターフェース９５、９６、９７を識別した後、データ要求８１、８２、８３を識別されたインターフェース９５、９６、９７から別のネットワークユニット７１、７２、７３に経路指定する。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【国際調査報告】
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