(57)【要約】【課題】コンテンツ配信ネットワークにて、複数のユーザができるだけ少ない遅延時間でコンテンツにアクセスできるようにレプリカを配置する。【解決手段】コンテンツ配信ネットワーク１は、コンテンツを格納する記憶部、および当該コンテンツをユーザ端末３に対して配信する配信部を備えるノード２を複数備える。ノード２は、コンテンツを利用する各ユーザ端末３と各ノード２間の評価値をそれぞれ算出する評価値算出部と、この評価値算出部が算出した評価値が最小となるノード２をこのコンテンツを配置する位置として決定する配置決定部とを備える。【選択図】図１
2016019153.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツを格納する記憶部、および当該コンテンツをユーザ端末に対して配信する配信部を備えるノードを複数備えるコンテンツ配信ネットワークであって、
前記コンテンツを利用する各前記ユーザ端末と各ノード間の評価値をそれぞれ算出する評価値算出手段と、
当該コンテンツを配置するノードとして、前記評価値算出手段が算出した評価値が最小となるノードを決定する配置決定手段を備える、
ことを特徴とするコンテンツ配信ネットワーク。
【請求項２】
前記評価値算出手段は、
前記コンテンツを利用する各前記ユーザ端末と各ノード間の距離の総和、
前記コンテンツを利用する各前記ユーザ端末と各ノード間のベクトルの総和の絶対値、
前記コンテンツを利用する各前記ユーザ端末と各ノード間のベクトルに当該ユーザ端末の帯域を乗算したベクトルの総和の絶対値、
のいずれかを評価値として算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ配信ネットワーク。
【請求項３】
コンテンツ配信ネットワークを構成するコンテンツ配信ノードであって、
コンテンツを格納する記憶部と、
当該コンテンツをユーザに対して配信する配信部と、
前記コンテンツを利用する各ユーザ端末と自ノード間の評価値を算出する評価値算出部と、
前記評価値算出部が算出した自身の評価値を記憶すると共に隣接するノードに伝播させ、伝播された他ノードの評価値を更に伝播すると共に、前記他ノードの評価値が記憶した評価値よりも小さいならば、前記他ノードの評価値を記憶することにより、評価値が最小となるノードを自律分散的に決定する配置決定部と、
を備えることを特徴とするコンテンツ配信ノード。
【請求項４】
前記評価値算出部は、自ノードが配信するコンテンツを利用する各ユーザ端末を、第１ユーザ端末群と、第２ユーザ端末群の２つに区分して、区分した各ユーザ端末と自ノード間との評価値を算出し、
前記配置決定部は、前記評価値算出部が算出した評価値が閾値を超えたならば、前記第１ユーザ端末群に配信するノードと前記第２ユーザ端末群に配信するノードとに再配置する、
ことを特徴とする請求項３に記載のコンテンツ配信ノード。
【請求項５】
前記評価値算出部は、前記コンテンツを配信する近傍ノードと通信して、当該近傍ノードと自ノードとの中間に位置する中間ノードを決定し、自ノードと前記近傍ノードとが配信するコンテンツを利用する各ユーザ端末と前記中間ノード間の評価値を算出し、
前記配置決定部は、前記評価値算出部が算出した評価値が閾値以下ならば、自ノードと前記近傍ノードとが配信する当該コンテンツを前記中間ノードに融合する、
ことを特徴とする請求項３に記載のコンテンツ配信ノード。
【請求項６】
前記評価値算出部は、各コンテンツに付与されるメタタグの一致数を各コンテンツ間の関連性評価値として算出し、
前記配置決定部は、第１コンテンツがアクセスされたとき、当該第１コンテンツに関連性を有する第２コンテンツを、前記評価値算出部が算出した前記第１、第２コンテンツ間の関連性評価値に基づいて再配置する、
ことを特徴とする請求項３に記載のコンテンツ配信ノード。
【請求項７】
前記評価値算出部は、各コンテンツに付与されるメタタグの一致を検出し、一致したメタタグに付与された重み付け係数の総和を各コンテンツ間の関連性評価値として算出する、
ことを特徴とする請求項６に記載のコンテンツ配信ノード。
【請求項８】
コンテンツ配信ネットワークを構成するコンテンツ配信ノードが実行するコンテンツ配置決定方法であって、
前記コンテンツ配信ノードは、
コンテンツを格納する記憶部と、
当該コンテンツをユーザに対して配信する配信部と、
前記コンテンツを利用する各ユーザと自ノード間の評価値を算出する評価値算出部と、
当該コンテンツの配置を決定する配置決定部と、を備えており、
前記配置決定部は、
前記評価値算出部が算出した自身の評価値を記憶すると共に隣接するノードに伝播させ、伝播された他ノードの評価値を更に伝播すると共に、前記他ノードの評価値が記憶した評価値よりも小さいならば、前記他ノードの評価値を記憶することにより、評価値が最小となるノードを当該コンテンツを配置するノードとして自律分散的に決定する、
ことを特徴とするコンテンツ配置決定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザ端末にコンテンツを配信するためのコンテンツ配信ネットワーク、コンテンツ配信ノードおよびコンテンツ配置決定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、高速広帯域ネットワークの発展を背景として、大容量の映像がネットワークを介して配信されている。大容量の映像の配信において、ユーザが、その映像コンテンツのオリジナルを格納するオリジナルサーバからのみコンテンツをダウンロードした場合、オリジナルサーバの負荷が大きくなり、非効率である。そこで、この映像コンテンツのレプリカをオリジナルサーバ以外に分散させてアクセス速度を向上させる手法が提案されている。ここで、映像コンテンツのレプリカを格納するサーバを、レプリカサーバと呼ぶ。
このとき、ユーザとオリジナルサーバまたはレプリカサーバの配置問題は、集合被覆問題として、その解法は非特許文献１，２などに定式化されている。
【０００３】
非特許文献１のあらましには、「レプリカ配置の全組合せを複数グループに最適分割してパイプライン処理を行う集合被覆問題の高速解法を提案する。」と記載されている。これは、Ｎ個のノードに配置されたＫ個のレプリカサーバが、各ユーザとの間で要求された距離条件を満たすことにより、すべてのユーザがいずれかのレプリカサーバに所定の距離条件を満たしてアクセスできることを目指すものである。レプリカの個数を１から順に増加させ、それぞれで最も早くすべてのユーザがアクセスできたものが最適解である。非特許文献１において、ノード内のレプリカの配置組み合わせは、Beeler法と呼ばれる方法で生成される。Beeler法とは、Ｎ個のノードをＮビットのバイナリで表現して、Ｋ個のレプリカサーバの配置を昇順に生成するものである。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】石川浩行，清水翔，荒川豊，山中直明，斯波康祐、「並列リコンフィギャラブルプロセッサＤＡＰＤＮＡ−２を用いた集合被覆問題の高速解法」、電子情報通信学会技報、一般社団法人電子情報通信学会、January 2008，Vol.RECONF2007-62、pp67-72
【非特許文献２】Ishikawa, H.; Shimizu, S. ; Arakawa, Y. ; Yamanaka, N. ; Shiba, K. 、“Fast replica allocation method by parallel calculation on DAPDNA-2”、 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc.、Communications, 2008. APCC 2008. 14th Asia-Pacific Conference on、No.15-PM1-F-2, Oct. 2008
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
Beeler法では、例えばＮ個のノードのうち４ノードにレプリカを配置するとき、以下のようなＮビットのバイナリを生成する。
０００００…００１１１１
０００００…０１０１１１
０００００…０１１０１１
０００００…０１１１０１
０００００…０１１１１０
・・・
１１１１０…００００００
【０００６】
非特許文献１に記載の解法は、このBeeler法により生成したレプリカノードについて、１つ１つユーザとの距離の要求条件を満足しているかをチェックするものである。しかし、この解法は数学的にＮＰ困難であることが証明されている。そのため非特許文献１，２では、並列処理プロセッサにより実行時間を改善している。これを換言すると、特殊なハードウェアを必要とする。更に、集合被覆問題はＮＰ困難であるため、全体のノード個数Ｎやレプリカノードの個数Ｋが増大すると、たとえ並列処理プロセッサであっても有意な時間内に計算が終了しない虞がある。
【０００７】
本発明は、前記した問題を解決し、複数のユーザができるだけ少ない遅延時間でコンテンツにアクセスできるようにレプリカが配置されたコンテンツ配信ネットワーク、コンテンツ配信ノードおよびコンテンツ配置決定方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記課題を解決するため、請求項１に記載の発明では、コンテンツを格納する記憶部、および当該コンテンツをユーザ端末に対して配信する配信部を備えるノードを複数備えるコンテンツ配信ネットワークであって、前記コンテンツを利用する各前記ユーザ端末と各ノード間の評価値をそれぞれ算出する評価値算出手段と、当該コンテンツを配置するノードとして、前記評価値算出手段が算出した評価値が最小となるノードを決定する配置決定手段を備える、ことを特徴とするコンテンツ配信ネットワークとした。
【０００９】
このようにすることで、複数のユーザができるだけ少ない遅延時間でコンテンツにアクセスできるようにレプリカを配置することができる。
【００１０】
請求項２に記載の発明では、前記評価値算出手段は、前記コンテンツを利用する各前記ユーザ端末と各ノード間の距離の総和、前記コンテンツを利用する各前記ユーザ端末と各ノード間のベクトルの総和の絶対値、前記コンテンツを利用する各前記ユーザ端末と各ノード間のベクトルに当該ユーザ端末の帯域を乗算したベクトルの総和の絶対値、のいずれかを評価値として算出する、ことを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ配信ネットワークとした。
【００１１】
このようにすることで、距離、距離ベクトル、または、帯域で重み付けした距離ベクトルを評価値として、この評価値の総和が最小となるノードにコンテンツのレプリカを配置可能となる。
【００１２】
請求項３に記載の発明では、コンテンツ配信ネットワークを構成するコンテンツ配信ノードであって、コンテンツを格納する記憶部と、当該コンテンツをユーザに対して配信する配信部と、前記コンテンツを利用する各ユーザ端末と自ノード間の評価値を算出する評価値算出部と、前記評価値算出部が算出した自身の評価値を記憶すると共に隣接するノードに伝播させ、伝播された他ノードの評価値を更に伝播すると共に、前記他ノードの評価値が記憶した評価値よりも小さいならば、前記他ノードの評価値を記憶することにより、評価値が最小となるノードを自律分散的に決定する配置決定部と、を備えることを特徴とするコンテンツ配信ノードとした。
【００１３】
このようにすることで、各ノードが動的かつ自律分散的に配置を計算するので、高効率に短時間でコンテンツを配置する位置を決定することができる。
【００１４】
請求項４に記載の発明では、前記評価値算出部は、自ノードが配信するコンテンツを利用する各ユーザ端末を、第１ユーザ端末群と、第２ユーザ端末群の２つに区分して、区分した各ユーザ端末と自ノード間との評価値を算出し、前記配置決定部は、前記評価値算出部が算出した評価値が閾値を超えたならば、前記第１ユーザ端末群に配信するノードと前記第２ユーザ端末群に配信するノードとに再配置する、ことを特徴とする請求項３に記載のコンテンツ配信ノードとした。
【００１５】
このようにすることで、広域に分布する多くのユーザ端末がコンテンツを要求したときに、これらユーザ端末に対して適切な品質でコンテンツを配信するように、多くのノードにコンテンツのレプリカを分散配置することができる。
【００１６】
請求項５に記載の発明では、前記評価値算出部は、前記コンテンツを配信する近傍ノードと通信して、当該近傍ノードと自ノードとの中間に位置する中間ノードを決定し、自ノードと前記近傍ノードとが配信するコンテンツを利用する各ユーザ端末と前記中間ノード間の評価値を算出し、前記配置決定部は、前記評価値算出部が算出した評価値が閾値以下ならば、自ノードと前記近傍ノードとが配信する当該コンテンツを前記中間ノードに融合する、ことを特徴とする請求項３に記載のコンテンツ配信ノードとした。
【００１７】
このようにすることで、このコンテンツを要求するユーザが減少したときに、より少数のノードにコンテンツのレプリカを融合させて、記憶リソースの消費を少なくさせることができる。
【００１８】
請求項６に記載の発明では、前記評価値算出部は、各コンテンツに付与されるメタタグの一致数を各コンテンツ間の関連性評価値として算出し、前記配置決定部は、第１コンテンツがアクセスされたとき、当該第１コンテンツに関連性を有する第２コンテンツを、前記評価値算出部が算出した前記第１、第２コンテンツ間の関連性評価値に基づいて再配置する、ことを特徴とする請求項３に記載のコンテンツ配信ノードとした。
【００１９】
このようにすることで、未だアクセスされていない新規コンテンツや、累積アクセス数の少ないコンテンツであっても、これらを適切に配置することができる。
【００２０】
請求項７に記載の発明では、前記評価値算出部は、各コンテンツに付与されるメタタグの一致を検出し、一致したメタタグに付与された重み付け係数の総和を各コンテンツ間の関連性評価値として算出する、ことを特徴とする請求項６に記載のコンテンツ配信ノードとした。
【００２１】
このようにすることで、コンテンツに付与されたメタタグの重要度に応じて、このコンテンツを好適に配置することができる。
【００２２】
請求項８に記載の発明では、コンテンツ配信ネットワークを構成するコンテンツ配信ノードが実行するコンテンツ配置決定方法であって、前記コンテンツ配信ノードは、コンテンツを格納する記憶部と、当該コンテンツをユーザに対して配信する配信部と、前記コンテンツを利用する各ユーザと自ノード間の評価値を算出する評価値算出部と、当該コンテンツの配置を決定する配置決定部と、を備えており、前記配置決定部は、前記評価値算出部が算出した自身の評価値を記憶すると共に隣接するノードに伝播させ、伝播された他ノードの評価値を更に伝播すると共に、前記他ノードの評価値が記憶した評価値よりも小さいならば、前記他ノードの評価値を記憶することにより、評価値が最小となるノードを当該コンテンツを配置するノードとして自律分散的に決定する、ことを特徴とするコンテンツ配置決定方法とした。
【００２３】
このようにすることで、複数のユーザができるだけ少ない遅延時間でコンテンツにアクセスできるようにレプリカを配置することができる。更に各ノードが動的かつ自律分散的に配置を計算するので、高効率に短時間でコンテンツを配置する位置を決定することができる。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、複数のユーザができるだけ少ない遅延時間でコンテンツにアクセスできるようにレプリカが配置されたコンテンツ配信ネットワーク、コンテンツ配信ノードおよびコンテンツ配置決定方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】第１の実施形態におけるコンテンツ配信ネットワークの概略を示す図である。
【図２】第１の実施形態におけるノードの概略の構成図である。
【図３】第１の実施形態におけるコンテンツとユーザ端末の配置の一例を示す図である。
【図４】第２の実施形態におけるコンテンツとユーザ端末の配置の一例を示す図である。
【図５】第３の実施形態におけるコンテンツとユーザ端末の配置の一例を示す図である。
【図６】第４の実施形態におけるコンテンツ配信ノードの決定動作を示すシーケンス図である。
【図７】第４の実施形態におけるコンテンツ配信ノードの決定処理を示すフローチャートである。
【図８】第５の実施形態におけるユーザベクトルのＸ成分とＹ成分とを示す図である。
【図９】第５の実施形態におけるコンテンツ配信ノードの分裂処理を示すフローチャートである。
【図１０】第６の実施形態におけるコンテンツ配信ノードの融合前の状態を示す図である。
【図１１】第６の実施形態におけるコンテンツ配信ノードの融合後の状態を示す図である。
【図１２】第６の実施形態におけるコンテンツ配信ノードの融合処理を示すフローチャートである。
【図１３】第７の実施形態における各コンテンツとユーザ端末の配置の一例を示す図である。
【図１４】第７の実施形態におけるコンテンツの移動処理を示すフローチャートである。
【図１５】第８の実施形態におけるコンテンツのメタタグのウェイトの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
次に、本発明を実施するための形態（「実施形態」という）について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態におけるコンテンツ配信ネットワーク１の概略を示す図である。
図１に示すように、コンテンツ配信ネットワーク１は、正方格子状に配列した複数のノード２−１〜２−９と、ユーザ端末３−１〜３−４とを含んで構成される。ノード２−１〜２−９と、ユーザ端末３−１〜３−４とは、それぞれ正方格子のいずれかの交叉点に重複しないように配置される。
ノード２−１〜２−９は、例えば映像などのコンテンツを配信するサーバである。ノード２−１〜２−９のいずれかには、各コンテンツのオリジナルまたはレプリカが配置され、各ユーザ端末３−１〜３−４の要求に応じて当該コンテンツを配信する。以下、各ノード２−１〜２−９を区別しないときには、単にノード２記載する。各ユーザ端末３−１〜３−４を区別しないときには、単にユーザ端末３と記載する。
【００２７】
図２は、第１の実施形態におけるノード２の概略の構成図である。
図２に示すように、ノード２は、配信部２１と、評価値算出部２２と、配置決定部２３と、記憶部２４とを含んで構成される。記憶部２４は、例えばハードディスクなどの大容量記憶媒体であり、コンテンツ４が記憶されている。
配信部２１は、各ユーザ端末３（図１参照）の要求に応じてコンテンツ４を配信する。
評価値算出部２２（評価値算出手段）は、このコンテンツ４を利用する各ユーザ端末３と自身のノード２との間の評価値を算出する。
配置決定部２３（配置決定手段）は、このコンテンツ４を配置するノード２として、コンテンツ４とユーザ端末３との間の評価値に基づき、この評価値が最小となるノード２を決定する。
【００２８】
図３は、第１の実施形態におけるコンテンツ４とユーザ端末３の配置の一例を示す図である。
図３に示すように、ユーザ端末３−１は、座標（０，４）に位置する。ユーザ端末３−２は、座標（０，２）に位置する。ユーザ端末３−３は、座標（１，４）に位置する。ユーザ端末３−４は、座標（４，０）に位置する。コンテンツ４（図２参照）は、座標（２，２）に位置するノード２−５に配置される。各ユーザ端末３−１〜３−４とノード２−５との間は、それぞれ距離ｌ１〜ｌ４だけ離間している。
ここでユーザ端末３やノード２の位置とは、物理的に設置された位置のことをいい、例えば緯度と経度とで表される。本緯度と経度は、例えば、各ユーザ端末３やノード２に付与されたＩＰ（Internet Protocol）アドレスと、ＩＰアドレスと地理的情報とを対応づけたデータベースとにより知ることができる。ノード２の位置とユーザ端末３の位置とを緯度と経度で表すことにより、両者間の距離を求めることができる。
本実施形態では、距離に比例して遅延時間が生じる。このことから、各ユーザ端末３−１〜３−４からできるだけ少ない遅延時間でコンテンツにアクセスできるように、各ユーザ端末３からの距離の総和が最小となるノード２に当該コンテンツを配置している。
なお、図１に示したノード２−１〜２−４，２−６〜２−９は、図示を省略している。
各ユーザ端末３がコンテンツ４のオリジナル、またはそのコピー（レプリカ）の配信を受けるノード２は、ユーザ端末３自身の位置にできるだけ近いものが望ましい。各コンテンツ４のオリジナルまたはレプリカは、交叉点にあるノード２−１〜２−９のいずれにも配置可能である。
【００２９】
第１の実施形態のコンテンツ配信ネットワーク１は、すべてのユーザ端末３−１〜３−４からの距離ｌｉの総和を最少とし、かつ、ユーザ端末３との距離ｌｉの最大値が所定値以内であることを保障するような交叉点のノード２にコンテンツ４を配置する。各ノード２の評価値算出部２２は、コンテンツ４を利用する各ユーザ端末３と各ノード２間の距離の総和を、評価値として算出する。
【００３０】
（第２の実施形態）
図４は、第２の実施形態におけるコンテンツ４とユーザ端末３の配置の一例を示す図である。図４においても、各ユーザ端末３−１〜３−４とノード２−５とは、図３と同様に配置されている。
各ユーザ端末３とコンテンツ４の間には、位置関係と距離に基づく距離ベクトルｌｉが存在する。距離ベクトルｌｉは、各コンテンツ４の位置を（ＸＣ，ＹＣ）、不図示のユーザ端末３ｉの位置を（Ｘｉ，Ｙｉ）とすると、以下の式（１）で算出される。
【数１】
2016019153.tif 000003
【００３１】
図４の例で、ユーザ端末３−３とコンテンツ４を配信するノード２−５との間の距離ベクトルｌ3は、以下の式（２）で算出される。
【数２】
2016019153.tif 000004
【００３２】
第２の実施形態においては、コンテンツ位置（ＸＣ，ＹＣ）は、すべてのユーザ端末３との距離ベクトルの総和が最小になるように算出される。以下の式（３）は、コンテンツ位置（ＸＣ，ＹＣ）の条件を記載したものである。
【数３】
2016019153.tif 000005
【００３３】
第２の実施形態のコンテンツ配信ネットワーク１は、コンテンツ４が各ユーザ端末３から太さの違うバネでお互いに引っ張られて、その中立点に存在するような動作となる。このとき、コンテンツ４と、このコンテンツ４の配信を受けるユーザ端末３ｉとの間の距離ベクトルｌｉが、仮想的なバネの力に対応する。図４では、この仮想的なバネの力を矢印で示している。
各ノード２の評価値算出部２２は、コンテンツ４を利用する各ユーザ端末３と各ノード２間の距離ベクトルの総和の絶対値を、評価値として算出する。
【００３４】
（第３の実施形態）
図５は、第３の実施形態におけるコンテンツ４とユーザ端末３の配置の一例を示す図である。図５においても、各ユーザ端末３−１〜３−４とノード２−５とは、図３と同様に配置されている。
各ユーザ端末３は、例えば、スマートフォンでＳＤ（Standard Definition）画質の動画を再生する場合と、大画面テレビでフルＨＤ（High Definition）画質で動画を再生する場合とでは、その動画コンテンツ４の配信に要する帯域が異なる。そこで、各ユーザ端末３が使用する帯域をＢｉとして、距離ベクトルに重み付けする。
各ノード２の評価値算出部２２は、各ユーザ端末３とコンテンツ４の間の位置関係と距離に基づく距離ベクトルｌｉに対して、この帯域Ｂｉで重み付けする。重み付きの距離ベクトルＢｉ・ｌｉは、各コンテンツ４の位置を（ＸＣ，ＹＣ）、ユーザｉの位置を（Ｘｉ，Ｙｉ）とすると、以下の式（４）で算出される。
【数４】
2016019153.tif 000006
【００３５】
第３の実施形態のコンテンツ配信ネットワーク１は、コンテンツ位置（ＸＣ，ＹＣ）を、すべてのユーザ端末３との重み付きの距離ベクトルの総和が最小になるように算出する。以下の式（５）は、コンテンツ位置（ＸＣ，ＹＣ）の算出条件を記載したものである。
【数５】
2016019153.tif 000007
【００３６】
第３の実施形態のコンテンツ配信ネットワーク１は、コンテンツ４が各ユーザ端末３から太さの違うバネでお互いに引っ張られて、その中立点に存在するような動作となる。このとき、コンテンツ４と、このコンテンツ４の配信を受けるユーザ端末３との間の重み付きの距離ベクトルＢｉ・ｌｉが、仮想的なバネの力に対応する。図４では、この仮想的なバネの力を矢印で示している。
各ノード２の評価値算出部２２は、コンテンツ４を利用する各ユーザ端末３と各ノード２間の距離ベクトルに、このユーザ端末３の帯域を乗算したベクトルの総和の絶対値を評価値として算出する。
【００３７】
（第４の実施形態）
第４の実施形態は、各ノード２が自律分散的にコンテンツ４の配置を決定するものである。これにより、コンテンツ配信ネットワーク１は、短時間にコンテンツ４の配置を決定することができる。
この第４の実施形態では、第２の実施形態と同様な距離ベクトルを評価値としてコンテンツ４の配置を決定している。しかし、これに限られず、第１の実施形態の距離や、第３の実施形態の重み付きの距離ベクトルを評価値としてコンテンツ４の配置を決定してもよく、評価値の算出方法は、特に限定されない。
第４の実施形態において、最初にコンテンツ４の配信を要求する各ユーザ端末３が、すべての交叉点のノード２に対してリクエストを送信する。このリクエストに基づき、各交叉点のノード２は、自身のポテンシャルＰｉを、以下の式（６）で算出する。
【数６】
2016019153.tif 000008
【００３８】
各ノード２は、このポテンシャルＰｉとそのノード識別情報とを周囲の八方のノード２に伝播させる。ノード識別情報とは、各ノード２を一意に識別する固有の値である。各ノード２は、伝播されたポテンシャルＰｎが自身のポテンシャルＰｉよりも小さい値であった場合は、その値を残し（記憶し）、大きい値の場合は自身の値と自身のノード識別情報で上書きする。ネットワークをＮ行×Ｎ列の格子状とすると、各ノード２がデータを（Ｎ−１）回交換すると、全てのノード２においてポテンシャルが最小値となるノード２が決定される。そのポテンシャル最小のノード２には、コンテンツ４が配置される。このコンテンツ４は、各ユーザ端末３に配信される。
【００３９】
図６は、第４の実施形態におけるコンテンツ配信ノード２の決定動作を示すシーケンス図である。ここでは単純化のため、ノード２−１〜２−３が一次元に配列している場合を説明する。
シーケンスＱ１０において、ユーザ端末３−１〜３−４は、すべての交叉点のノード２に対してリクエストを送信する。
【００４０】
シーケンスＱ１１−１〜Ｑ１１−３において、ノード２−１〜２−３は、それぞれ評価値算出部２２により、自身のポテンシャルＰ１〜Ｐ３（評価値）を算出する。ここでは、ポテンシャルＰ１〜Ｐ３のうち、ポテンシャルＰ１が最も小さく、ポテンシャルＰ３が最も大きいものとする。
シーケンスＱ１２において、ノード２−１は、自身のポテンシャルＰ１とノード識別情報Ｎ１との組み合わせを、隣接するノード２−２に伝播させる。
シーケンスＱ１３において、ノード２−２は、受信したポテンシャルＰ１が自身のポテンシャルＰ２よりも小さいので、このポテンシャルＰ１とノード識別情報Ｎ１との組み合わせを記憶する（残す）。
【００４１】
シーケンスＱ１４において、ノード２−２は、自身のポテンシャルＰ２とノード識別情報Ｎ２との組み合わせを、隣接するノード２−３に伝播させる。
シーケンスＱ１５において、ノード２−３は、このシーケンスＱ１４で受信したポテンシャルＰ２が自身のポテンシャルＰ３よりも小さいので、このポテンシャルＰ２とノード識別情報Ｎ２との組み合わせを記憶する。
シーケンスＱ１６において、ノード２−３は、自身のポテンシャルＰ３とノード識別情報Ｎ３との組み合わせを、隣接するノード２−２に伝播させる。
シーケンスＱ１７において、ノード２−２は、このシーケンスＱ１６で受信したポテンシャルＰ３が記憶しているポテンシャルＰ１よりも大きいので、現在記憶しているポテンシャルＰ１とノード識別情報Ｎ１との組み合わせを保持する。
【００４２】
シーケンスＱ１８において、ノード２−２は、先のシーケンスＱ１２で受信したポテンシャルＰ１とノード識別情報Ｎ１との組み合わせを、隣接するノード２−３に伝播させる。
シーケンスＱ１９において、ノード２−３は、このシーケンスＱ１８で受信したポテンシャルＰ１が記憶しているポテンシャルＰ２よりも小さいので、そのポテンシャルＰ１とノード識別情報Ｎ１との組み合わせを記憶する。
シーケンスＱ２０において、ノード２−３は、記憶した情報に基づき、ポテンシャルＰｉが最小となる配置ノード２がノード識別情報Ｎ１に係るノード２−１であると判定し、自身をコンテンツ４の非配置ノード２とする。
シーケンスＱ２１において、ノード２−２は、自身のポテンシャルＰ２と自身のノード識別情報Ｎ２との組み合わせを、隣接するノード２−１に伝播させる。
シーケンスＱ２２において、ノード２−１は、このシーケンスＱ２１で受信したポテンシャルＰ２が自身のポテンシャルＰ１よりも大きいので、現在記憶している自身のポテンシャルＰ１と自身のノード識別情報Ｎ１との組み合わせを保持する。
【００４３】
シーケンスＱ２３において、ノード２−２は、先のシーケンスＱ１６で受信したポテンシャルＰ３とノード識別情報Ｎ３との組み合わせを、隣接するノード２−１に伝播させる。
シーケンスＱ２４において、ノード２−２は、記憶した情報に基づき、ポテンシャルＰｉが最小となる配置ノード２がノード識別情報Ｎ１に係るノード２−１であると判定し、自身をコンテンツ４の非配置ノード２とする。
シーケンスＱ２５において、ノード２−１は、先のシーケンスＱ２３で受信したポテンシャルＰ３が自身のポテンシャルＰ１よりも大きいので、現在記憶している自身のポテンシャルＰ１と自身のノード識別情報Ｎ１との組み合わせを保持する。
シーケンスＱ２６において、ノード２−１は、ポテンシャルＰｉが最小となる配置ノード２がノード識別情報Ｎ１に係るノード２−１であると判定し、自身をコンテンツ４の配置ノード２とする。
【００４４】
図７は、第４の実施形態におけるコンテンツ配信ノード２の決定処理を示すフローチャートである。
すべてのユーザ端末３からのリクエストを受信すると、各ノード２は、自律分散的にコンテンツ配信ノード２の決定処理を実行する。
ステップＳ１０において、各ノード２の評価値算出部２２は、自身のポテンシャルＰｉを算出して記憶する。
ステップＳ１１において、各ノード２の配置決定部２３は、自身のポテンシャルＰｉとノード識別情報とを周囲の他ノード２に伝播させる。
【００４５】
ステップＳ１２において、各ノード２の配置決定部２３は、他ノード２のポテンシャルＰｎとノード識別情報とを受信する。
ステップＳ１３において、各ノード２の配置決定部２３は、ノード識別情報に基づき、既に受信した情報であるか否かを判断する。各ノード２は、既に受信した情報ではなかったならば（Ｎｏ）、ステップＳ１４の処理を行い、既に受信した情報ならば、ステップＳ１８の処理を行う。これにより、ポテンシャルの伝播のループを抑止可能である。
ステップＳ１４において、各ノード２の配置決定部２３は、は、受信した他ノード２のポテンシャルＰｎとノード識別情報とを更に伝播する。
【００４６】
ステップＳ１５において、各ノード２の配置決定部２３は、記憶している最小ポテンシャルよりもポテンシャルＰｎが大きいならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ１６の処理を行い、記憶している最小ポテンシャルよりもポテンシャルＰｎが大きくないならば（Ｎｏ）、ステップＳ１７の処理を行う。
ステップＳ１６において、各ノード２の配置決定部２３は、記憶している最小ポテンシャルをそのまま保持し、ステップＳ１８の処理を行う。
ステップＳ１７において、各ノード２の配置決定部２３は、他ノード２のポテンシャルＰｎと他ノード２のノード識別情報とを、最小ポテンシャルとそのノード識別情報の組み合わせとして記憶する（残す）。
【００４７】
ステップＳ１８において、各ノード２の配置決定部２３は、すべてのデータ交換が完了したか否かを判断する。各ノード２は、すべてのデータ交換が完了したならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ１９の処理を行い、すべてのデータ交換が完了していなかったならば（Ｎｏ）、ステップＳ１２の処理に戻る。
ステップＳ１９において、各ノード２の配置決定部２３は、記憶した最小のポテンシャルに係るノード識別情報が自身のノード識別情報と一致するか否かを判断する。各ノード２は、自身のノード識別情報と一致するならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ２０の処理を行い、自身のノード識別情報と一致しないならば（Ｎｏ）、ステップＳ２１の処理を行う。
ステップＳ２０において、ノード２の配置決定部２３は、自身をコンテンツ４の配置ノード２に決定し、図７の処理を終了する。
ステップＳ２１において、ノード２の配置決定部２３は、自身をコンテンツ４の非配置ノード２に決定し、図７の処理を終了する。
【００４８】
配置決定部２３は、評価値算出部２２が算出した自身の評価値を記憶すると共に隣接するノード２に伝播させ、伝播された他ノード２の評価値を更に伝播すると共に、この他ノード２の評価値が記憶した評価値よりも小さいならば、この他ノード２の評価値を記憶する。これにより、評価値が最小となるノード２を、このコンテンツ４の配置として動的かつ自律分散的に計算するので、高効率に短時間で決定することができる。
【００４９】
（第５の実施形態）
第５の実施形態は、コンテンツ４を配置するノード２を分裂させる実施形態である。これにより、広域に分布する多くのユーザ端末３がコンテンツ４を要求したときに、これらユーザ端末３に対して適切な品質で、このコンテンツ４を配信するように、多くのノード２にコンテンツ４のレプリカを分散配置することができる。
第５の実施形態では、第２の実施形態の式（２）と同様な距離ベクトルで、コンテンツ４の配置を決定している。しかし、これに限られず、第３の実施形態の重み付きの距離ベクトルによって、コンテンツ４の配置を決定してもよく、評価値の算出方法は特に限定されない。
【００５０】
図８は、第５の実施形態におけるユーザベクトルのＸ成分とＹ成分とを示す図である。
第５の実施形態では、分裂のメカニズムを第２の実施形態の距離ベクトル算出式を用いて説明する。しかし、これに限られず、第３の実施形態のように、帯域で重み付けを行ってもよい。
図８に示すグラフの原点は、コンテンツ配信ノード２である。Ｘ＋成分は、当該ノード２を原点として右半分（第１、第４象限）にあるユーザ端末群（第１ユーザ端末群）との距離ベクトルの総和のＸ軸方向の成分である。Ｘ−成分は、当該ノード２を原点として左半分（第２、第３象限）にあるユーザ端末群（第２ユーザ端末群）との距離ベクトルの総和のＸ軸方向の成分である。コンテンツ配信ノード２は、ベクトルのＸ＋成分とＸ−成分とはバランスする。つまりＸ＋成分とＸ−成分とは、ほぼ同じ値となる。以下、Ｘ＋成分とＸ−成分のことを、単にＸ成分と記載する場合がある。
【００５１】
Ｙ＋成分は、当該ノード２を原点として上半分（第１、第２象限）にあるユーザ端末群（第１ユーザ端末群）との距離ベクトルの総和のＹ軸方向の成分である。Ｙ−成分は、当該ノード２を原点として下半分（第３、第４象限）にあるユーザ端末群（第２ユーザ端末群）との距離ベクトルの総和のＹ軸方向の成分である。Ｙ＋成分とＹ−成分とは、バランスする。Ｙ＋成分とＹ−成分とは、ほぼ同じ値となる。以下、Ｙ＋成分とＹ−成分のことを、単にＹ成分と記載する場合がある。
【００５２】
以下の式（７）は、或るノード２に配置したコンテンツ４（レプリカ）が、２以上のノード２に分裂しない条件を示している。ここでＶｔｈは、分裂の閾値である。
【数７】
2016019153.tif 000009
【００５３】
以下の式（８）は、或るノード２に配置したコンテンツ４（レプリカ）が、２以上のノード２に分裂する条件を示している。
【数８】
2016019153.tif 000010
【００５４】
コンテンツ４（レプリカ）が、２以上のノード２に分裂する条件のとき、複数のベクトルのＸ＋成分またはＸ−成分の絶対値と、Ｙ＋成分またはＹ−成分の絶対値とを比較する。Ｘ＋成分の絶対値が大きいならば、当該ノード２を原点として右半分（第１、第４象限）にあるユーザ端末群（第１ユーザ端末群）と左半分（第２、第３象限）にあるユーザ端末群（第２ユーザ端末群）とに分裂させる。Ｙ＋成分の絶対値が大きいならば、当該ノード２を原点として上半分（第１、第２象限）にあるユーザ端末群（第１ユーザ端末群）と下半分（第３、第４象限）にあるユーザ端末群（第２ユーザ端末群）とに分裂させる。
コンテンツ配信ネットワーク１は、このコンテンツ４（レプリカ）にかかるユーザ端末群を分裂させたならば、例えば、第４の実施形態のコンテンツ配置処理（図７参照）に基づき、分裂した各ユーザ端末群について最適なノード２にコンテンツ４（レプリカ）を再配置する。
【００５５】
図９は、第５の実施形態におけるコンテンツ配信ノード２の分裂処理を示すフローチャートである。
ステップＳ３０において、ノード２の評価値算出部２２は、複数のユーザベクトルのＸ成分とＹ成分を算出する。
ステップＳ３１において、ノード２の評価値算出部２２は、Ｘ成分の絶対値とＹ成分の絶対値との和を算出する。
ステップＳ３２において、ノード２の配置決定部２３は、算出した絶対値の和が閾値Ｖｔｈよりも大きいか否かを判断する。ノード２は、算出した絶対値の和が閾値Ｖｔｈよりも大きいならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ３３の処理を行い、算出した絶対値の和が閾値Ｖｔｈよりも大きくないならば（Ｎｏ）、図９の処理を終了する。
【００５６】
ステップＳ３３において、ノード２の配置決定部２３は、Ｙ成分の絶対値がＸ成分の絶対値よりも大きいか否かを判断する。ノード２は、Ｙ成分の絶対値がＸ成分の絶対値よりも大きいならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ３４の処理を行い、Ｙ成分の絶対値がＸ成分の絶対値よりも大きくないならば（Ｎｏ）、ステップＳ３５の処理を行う。
ステップＳ３４において、ノード２の配置決定部２３は、このコンテンツ４に係るユーザ端末群を、コンテンツ配信ノード２を原点とする上半分のユーザ端末群と下半分のユーザ端末群の２つに分裂させ、ステップＳ３６の処理を行う。
ステップＳ３５において、ノード２の配置決定部２３は、このコンテンツ４に係るユーザ端末群を、コンテンツ配信ノード２を原点とする右半分のユーザ端末群と左半分のユーザ端末群の２つに分裂させる。
ステップＳ３６において、ノード２の配置決定部２３は、２つに分裂させたユーザ端末群で、それぞれ新たなコンテンツ配信ノード２を算出し、図９の処理を終了する。
【００５７】
（第６の実施形態）
第６の実施形態は、２個のコンテンツ配信ノード２に分裂していたコンテンツ４を融合させる実施形態である。これにより、このコンテンツ４を要求するユーザが減少したときに、より少数のノード２にコンテンツ４のレプリカを融合させて、記憶リソースの消費を少なくさせることができる。
【００５８】
図１０は、第６の実施形態におけるコンテンツ配信ノード２の融合前の状態を示す図である。
グラフのＡ点のノード２ａおよびＢ点のノード２ｂには、それぞれ同一内容に係るコンテンツ４（レプリカ）が配置されている。各ノード２ａ，２ｂは、第５の実施形態の分裂しない閾値を満たしている。グラフの原点は、グラフのＡ点とＢ点の中点であり、ノード２ｃが配置される。各ノード２ａ，２ｂは、各々の近傍のユーザ端末群にコンテンツ４を配信する。
【００５９】
ＸＡ＋成分は、ノード２ａを原点として右半分（第１、第４象限）にあるユーザ端末群との距離ベクトルの総和のＸ軸方向の成分である。ＸＡ−成分は、ノード２ａを原点として左半分（第２、第３象限）にあるユーザ端末群との距離ベクトルの総和のＸ軸方向の成分である。
ＹＡ＋成分は、ノード２ａを原点として上半分（第１、第２象限）にあるユーザ端末群との距離ベクトルの総和のＹ軸方向の成分である。ＹＡ−成分は、ノード２ａを原点として下半分（第３、第４象限）にあるユーザ端末群との距離ベクトルの総和のＹ軸方向の成分である。
【００６０】
ＸＢ＋成分は、ノード２ｂを原点として右半分（第１、第４象限）にあるユーザ端末群との距離ベクトルの総和のＸ軸方向の成分である。ＸＢ−成分は、ノード２ｂを原点として左半分（第２、第３象限）にあるユーザ端末群との距離ベクトルの総和のＸ軸方向の成分である。
ＹＢ＋成分は、ノード２ｂを原点として上半分（第１、第２象限）にあるユーザ端末群との距離ベクトルの総和のＹ軸方向の成分である。ＹＢ−成分は、ノード２ｂを原点として下半分（第３、第４象限）にあるユーザ端末群との距離ベクトルの総和のＹ軸方向の成分である。
同一内容に係るコンテンツ４のレプリカが配置され、かつ相互に隣接しているノード２ａ，２ｂ間は、お互いに連絡をしあい、中間ノード２ｃに融合できないか否かを常に評価する。
ここでは、以下の式（９）を評価して、実施形態５と同様に分裂の必要性の有無をチェックする。
【数９】
2016019153.tif 000011
【００６１】
すなわち、上記した式（９）式が成立していれば、コンテンツ４（レプリカ）の配置ノードは融合される。これを分散で行うには、コンテンツ４が配置されたノード２は、常に、同一コンテンツ４が配置された近傍の他のノード２と通信を行い、このコンテンツ４にアクセスするユーザ数が減少した場合、動的にコンテンツ配信ノード２を融合するようにする。
なお、ノード２ａ，２ｂは、中間ノード２ｃに融合できないか否かを常に評価すると共に、自身が分裂できないか否かを常に評価する。上記の式（９）は、自身の分裂に係る式（８）との共通項が多く存在するので、分裂と融合の判断処理を好適に実行可能である。
【００６２】
図１１は、第６の実施形態におけるコンテンツ配信ノード２の融合後の状態を示す図である。
Ｃ点に位置する中間ノード２ｃには、当該コンテンツ４が配置されている。中間ノード２ｃには、ノード２ａとノード２ｂに分裂していたコンテンツ４が融合されている。ノード２ｃは、両ノード２ａ，２ｂがコンテンツ４を配信していた両ユーザ端末群にコンテンツ４を配信する。
ＸＣ＋成分は、ノード２ｃを原点として右半分（第１、第４象限）にあるユーザ端末群との距離ベクトルの総和のＸ軸方向の成分である。ＸＣ−成分は、ノード２ｃを原点として左半分（第２、第３象限）にあるユーザ端末群との距離ベクトルの総和のＸ軸方向の成分である。
ＹＣ＋成分は、ノード２ｃを原点として上半分（第１、第２象限）にあるユーザ端末群との距離ベクトルの総和のＹ軸方向の成分である。Ｙｃ−成分は、ノード２ｃを原点として下半分（第３、第４象限）にあるユーザ端末群との距離ベクトルの総和のＹ軸方向の成分である。
中間ノード２ｃでマージされると、以下の式（１０）を評価して、第５の実施形態と同様に分裂の必要性の有無をチェックする。
【数１０】
2016019153.tif 000012
【００６３】
このとき、系を安定させるため、融合の閾値と分裂の閾値で値を変えることが容易に考えられる。
【００６４】
図１２は、第６の実施形態におけるコンテンツ配信ノード２の融合処理を示すフローチャートである。
ステップＳ５０において、隣接する各ノード２の評価値算出部２２は、複数のユーザベクトルのＸ成分とＹ成分とを算出する。
ステップＳ５１において、各ノード２の配置決定部２３は、相互に通信して、両ノード２のＸ成分とＹ成分とを相互に取得する。
【００６５】
ステップＳ５２において、各ノード２の配置決定部２３は、両ノード２のＸ成分の和の絶対値を算出する。
ステップＳ５３において、各ノード２の配置決定部２３は、両ノード２のＹ成分の和の絶対値を算出する。
ステップＳ５４において、各ノード２の配置決定部２３は、Ｘ成分の和の絶対値とＹ成分の和の絶対値との和を算出する。これは、各ユーザ端末３と中間ノード２間の評価値である。
【００６６】
ステップＳ５５において、各ノード２の配置決定部２３は、算出値が閾値以下か否かを判断する。各ノード２は、算出値が閾値以下ならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ５６の処理を行い、算出値が閾値以下でないならば（Ｎｏ）、図１２の処理を終了する。
ステップＳ５６において、各ノード２の配置決定部２３は、両ノード２の中間のノード２にコンテンツ４を融合し、図１２の処理を終了する。
【００６７】
第６の実施形態において、評価値算出部２２は、自身を原点とする複数のユーザベクトルのＸ成分とＹ成分とを算出する。しかし、これに限られず、評価値算出部２２は、隣接する他ノード２と自身との中間ノード２ｃの位置を算出し、この中間ノード２ｃを原点とする複数のユーザベクトルのＸ成分とＹ成分とを算出してもよい。これにより、評価値算出部２２は、融合された際の評価値を更に正確に算出可能である。
【００６８】
第５、第６の実施形態では、ユーザ端末３とコンテンツ４が配置されたノード２との間の距離を、コンテンツ４に対する仮想的なバネの張力と比例すると考えている。しかし、距離と仮想的なバネの張力との関係を非線形にして、距離が所定値を超えたならば、コンテンツ４に対して仮想的な無限の張力を与えることとすると、集合被覆問題の分散解法が可能となる。
第４〜第６の実施形態に説明したように、コンテンツ４のレプリカの配置を、集中制御を用いることなく、各ノード２が動的かつ自律分散的に計算するので、高効率に短時間で決定することができる。
【００６９】
（第７の実施形態）
第７の実施形態は、各コンテンツ４に内容を表現するメタタグを付与し、各コンテンツ４間にメタタグの一致数に応じた仮想的な引力を想定して、各コンテンツ４を配置するものである。これにより、未だアクセスされていない新規コンテンツ４や累積アクセス数の少ないコンテンツ４であっても、これらを適切に配置することができる。
【００７０】
図１３は、第７の実施形態における各コンテンツ４とユーザ端末３の配置の一例を示す図である。
図１３に示すように、コンテンツ配信ネットワーク１は、ユーザ端末３と、ノード２ｐ，２ｑ，２ｒとを含んで構成される。
コンテンツ４Ｐは、ノード２ｐに配置され、更にメタタグ４１が付与されている。ここでメタタグ４１は、このコンテンツ４Ｐの属性などを示す付加的な情報であり、メタデータと呼ばれることもある。
図１３には、このメタタグ４１を代表して（スポーツ、サッカー、グランド）を図示している。
【００７１】
コンテンツ４Ｑは、ノード２ｑに配置され、更にメタタグ４１が付与されている。図１３には、このメタタグ４１を代表して（スポーツ）を図示している。
コンテンツ４Ｒは、ノード２ｒに配置され、更にメタタグ４１が付与されている。図１３には、このメタタグ４１を代表して（スポーツ、サッカー、グランド）を図示している。この場合、コンテンツ４Ｐ，４Ｒとはメタタグ４１が３つ一致しており、関連性がある。この関連性の評価値を、引力に擬えて考える。
コンテンツ４Ｐ，４Ｑは、メタタグ４１が１つのみ一致している。よって、コンテンツ４Ｐ，４Ｑの関連性評価値としての引力ｆＰＱ＝１である。
コンテンツ４Ｐ，４Ｒは、メタタグ４１が３つ一致している。よって、コンテンツ４Ｐ，４Ｒの関連性評価値としての引力ｆＰＲ＝３である。
コンテンツ４Ｑ，４Ｒは、メタタグ４１が１つのみ一致している。よって、コンテンツ４Ｐ，４Ｑの関連性評価値としての引力ｆＱＲ＝１である。
【００７２】
コンテンツ４Ｐは、ユーザ端末３から張力ＦＵで引かれる。このときコンテンツ４Ｑは、ユーザ端末３から張力ＦＵＱで引かれる。この張力ＦＵＱは、コンテンツ４Ｐの張力ＦＵにコンテンツ４間の引力を正規化したスカラー量を乗算して算出される。すなわち張力ＦＵＱは、張力ＦＵにメタタグ４１の一致数を乗算し、更にｎで除算して算出される。ここでｎは正規化するための定数である。
これにより、ユーザ端末３が或るコンテンツ４にアクセスすると、そのコンテンツ４に関係する他のコンテンツ４は、自然と当該ユーザ端末３の近傍に移動する。このことにより、ユーザ端末３がアクセスする可能性が高いコンテンツ４を、その周辺に配置することができる。
【００７３】
図１４は、第７の実施形態におけるコンテンツ４の移動処理を示すフローチャートである。このコンテンツ４の移動処理は、ユーザ端末３が、コンテンツ４を要求してアクセスしたときに開始する。
ステップＳ７０において、各ノード２の評価値算出部２２は、このコンテンツ４と他のコンテンツ４との間の各引力を算出する。
ステップＳ７１において、各ノード２の評価値算出部２２は、他のコンテンツ４とユーザ端末３との間の仮想的なバネの張力をそれぞれ算出する。
ステップＳ７２において、各ノード２の評価値算出部２２は、コンテンツ４間の引力を正規化したスカラー量を、ユーザ端末３と他コンテンツ４との間の各張力に乗算する。
ステップＳ７３において、各ノード２の配置決定部２３は、算出した張力に応じて、他のコンテンツ４の配置を移動させて、図１４の処理を終了する。
【００７４】
（第８の実施形態）
第８の実施形態は、第７の実施形態に加えて更に、各メタタグ４１にウェイトを付与するものである。これにより、コンテンツ４に付与されたメタタグ４１の重要度に応じて、このコンテンツ４を好適に配置することができる。
図１５は、第８の実施形態におけるコンテンツ４の引力のウェイトの一例を示す図である。
各コンテンツ４Ｐ〜４Ｒには、それぞれメタタグ４１が付与されている。メタタグ４１の各要素には、ウェイト４２が付与されている。ウェイト４２は、正規化した重み付けの係数である。
ノード２の評価値算出部２２は、コンテンツ４間のメタタグ４１の一致を検出し、その一致したメタタグ４１に付与されたウェイト４２の総和を算出することによって、コンテンツ４間の引力を算出する。
コンテンツ４Ｐ，４Ｑは、メタタグ４１のうち「スポーツ」のみが一致している。しかし、コンテンツ４Ｐの「スポーツ」のウェイト４２の値が「３０」であり、コンテンツ４Ｑの「スポーツ」のウェイト４２の値が「５０」であるため、ウェイト４２の総和の引力ｆＰＱ＝８０である。
コンテンツ４Ｐ，４Ｒは、メタタグ４１のうち「スポーツ」、「サッカー」、「グランド」の３つが一致している。しかし、一致している各メタタグ４１のウェイト４２の総和の引力ｆＰＲ＝７５である。
コンテンツ４Ｑ，４Ｒは、メタタグ４１のうち「スポーツ」の１つだけが一致している。このとき、一致しているメタタグ４１のウェイト４２の総和の引力ｆＱＲ＝６０である。
第８の実施形態は、各コンテンツ４にウェイト４２が付与されたメタタグ４１間の相関をとることを特徴とし、第７の実施形態と同様にコンテンツ４の配置の引力となる。これにより、メタタグ４１の重要度に応じて好適に各コンテンツ４を配置することができる。
【００７５】
（変形例）
本発明は、上記実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、変更実施が可能であり、例えば、次の（ａ）〜（ｅ）のようなものがある。
（ａ）  第１〜第８の実施形態は、正方格子状のネットワークを用いているが、任意のトポロジのネットワークでも同様のことを行うことができる。
（ｂ）  第１〜第８の実施形態は、映像（動画）コンテンツの配信に限定されず、静止画や音楽やテキストなど、任意の形式のコンテンツ４の配信に適用してもよい。
（ｃ）  第５、第６の実施形態では、コンテンツ配信ノード２を原点として、上下または左右の２つにユーザ端末群を分裂させている。しかし、これに限られず、コンテンツ配信ノード２を原点として、ユーザ端末群を斜め方向に分裂させてもよく、限定されない。
（ｄ）  評価値算出部２２または／および配置決定部２３は、自律分散的な処理に限定されず、これらの処理に特化した専用装置（専用ノード）を設けてもよい。
（ｅ）  評価値の算出方法は、第１〜第３の実施形態の各式に限定されない。たとえば、ユーザ端末とコンテンツ配信ノードとの距離に、使用可能なネットワーク帯域を乗算したものを評価値としてもよい。ユーザ端末とコンテンツ配信ノードとの距離に、ホップ数を加味したものを評価値としてもよい。
【符号の説明】
【００７６】
１  コンテンツ配信ネットワーク
２  ノード  （コンテンツ配信ノード）
２１  配信部
２２  評価値算出部  （評価値算出手段）
２３  配置決定部  （配置決定手段）
２４  記憶部
３  ユーザ端末
４  コンテンツ
４１  メタタグ
４２  ウェイト
【図１】
2016019153.tif 000013
【図２】
2016019153.tif 000014
【図３】
2016019153.tif 000015
【図４】
2016019153.tif 000016
【図５】
2016019153.tif 000017
【図６】
2016019153.tif 000018
【図７】
2016019153.tif 000019
【図８】
2016019153.tif 000020
【図９】
2016019153.tif 000021
【図１０】
2016019153.tif 000022
【図１１】
2016019153.tif 000023
【図１２】
2016019153.tif 000024
【図１３】
2016019153.tif 000025
【図１４】
2016019153.tif 000026
【図１５】
2016019153.tif 000027