著者

宇山 政志 岩山 登 瀬川 智子 石垣 一司

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告グループウェアとネットワークサービス(GN) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.1996, no.69, pp.31-36, 1996-07-25

被引用文献数

1

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HARPは、)個人の情報活動(参照、整理、発言)総てをアノーテーションとみなし、収集し共有すること、)コミュニケーションの場を構成する要素を「話題」と「コミュニティ」とに分離し、利用者が独自にコミュニケーションの場を組立てること、以上2点を基本指針とするハイパーアノーテーション・システムである。総てのアクションをアノーテーションとして共有することで、他の利用者の動向に早い時期に気づくことができる。利用者はコンテンツの検索、整理により話題を特定し、次にコミュニティを指定することで場を生成できる。利用者は、話題に関する過去の発言をコミュニティを切替ながら参照し、新たに発言を付加することができる。HARP is the hyper-annotation system based on two basic principles: (1) Users' all actions on contents should be maintained as annotations and shared in a community. (2) Users can construct their own communication spaces by selecting two orthogonal components: "community" and "topic." Annotations allow users to be aware of a group of people who share hot topics. HARP communication space is created in two steps. First users designate their field of interests (topic) by retrieval or categorization. Second, they designate a community, then they can read comments from the specified community and post new comments to the community.

著者

松本 安英 宇山 政志 矢崎昌朋 神田 陽治

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告システム評価(EVA) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2006, no.32, pp.1-6, 2006-03-20

被引用文献数

2

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Web サーバを利用してサービスを提供する場合に、サービスに対するアクセス需要を予測し、需要に見合うITリソースを用意する必要がある。しかし、想定していない短期的な需要増加が起きることで、ITリソースが不足することがあり、そのような想定外需要を早期に検出することが重要である。我々は、アクセス需要の想定内および想定外となる2 種類の時系列データと、Webサーバへのアクセス需要との類似度を逐次比較することで、想定外需要の発生を早期に検出する方式を開発した。本方式を評価するためのツールを試作し、商用サイトのアクセスログを用いたシミュレーション実験を行うことで、想定外需要をどれだけ早く検出できるかを評価した。To provide the service by the Web server, it is necessary to forecast the Web access demand and to prepare the IT resource that corresponds to the Web access demand. However, the IT resource might be insufficient because the unexpected short-term Web access demand occurs. Then, it is important to detect such unexpected Web access demand at the early stage. We developed the method to detect the unexpected Web access demand at the early stage by comparing the similarity between two different demand models and observational access data. The one model is the expected access model. The other model is the unexpected access model. We evaluated the ability of unexpected Web access demand detection by making the tool to evaluate this method for trial purposes, and conducting the simulation experiment that used the access log of a business site.