特許 6153486 異なるイベント同士を統合する情報統合プログラム、装置及び方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6153486

(24)【登録日】2017年6月9日

(45)【発行日】2017年6月28日

(54)【発明の名称】異なるイベント同士を統合する情報統合プログラム、装置及び方法

(51)【国際特許分類】

   G06F 17/30 20060101AFI20170619BHJP

【ＦＩ】

   G06F17/30 220Z

   G06F17/30 170Z

   G06F17/30 210D

【請求項の数】12

【全頁数】18

(21)【出願番号】特願2014-44803(P2014-44803)

(22)【出願日】2014年3月7日

(65)【公開番号】特開2015-170152(P2015-170152A)

(43)【公開日】2015年9月28日

【審査請求日】2016年7月7日

(73)【特許権者】

【識別番号】000208891

【氏名又は名称】ＫＤＤＩ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100135068

【弁理士】

【氏名又は名称】早原 茂樹

(72)【発明者】

【氏名】黒川 茂莉

【審査官】 樋口 龍弥

(56)【参考文献】

【文献】 米国特許出願公開第２００７／０２８８６３５（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 川島 英之，黒川 茂莉，ストリームイベントの効率的なオンライン名寄せ処理，電子情報通信学会２０１４年総合大会講演論文集 通信２，日本，一般社団法人電子情報通信学会，２０１４年 ３月 ４日，p.602

【文献】 渡辺 陽介，横田 治夫，低遅延ストリーム処理のための結合演算並列実行方式，情報処理学会研究報告 ２０１２年度３，日本，一般社団法人情報処理学会，２０１２年１０月１５日，p.1-8

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｆ １７／３０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

装置に搭載されたコンピュータを、第１のストリームにおける種々の第１のイベントと、第２のストリームにおける種々の第２のイベントとの間の相関度を導出するように機能させる情報統合プログラムであって、
種々の第１のイベントが時系列に入力される第１のストリームバッファと、
第１のイベントと異なる種類の第２のイベントが時系列に入力される第２のストリームバッファと、
第２のストリームバッファに新たに入力された第２の新入イベントから見て、所定時間範囲外の過去時刻の第１のイベントを第１のストリームバッファから削除するイベント削除手段と、
第２の新入イベントの発生時刻を含む所定時間範囲に含まれる、第１のストリームバッファの１つ以上の第１のイベントを取り出すイベント取得手段と、
第２の新入イベントと、前記イベント取得手段によって取り出された１つ以上の第１のイベントとから、総当たりのイベントペアを生成するイベントペア生成手段と、
複数のイベントペアの出現頻度から、第１のイベントと第２のイベントとの間の相関度を算出する相関度算出手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする情報統合プログラム。

【請求項2】

前記イベント削除手段は、第１のストリームバッファに新たに入力された第１の新入イベントから見て、所定時間範囲外の過去時刻の第２のイベントを第２のストリームバッファから削除し、
前記イベント取得手段は、第１の新入イベントの発生時刻を含む所定時間範囲に含まれる、第２のストリームバッファの１つ以上の第２のイベントを取り出し、
前記イベントペア生成手段は、第１の新入イベントと、前記イベント取得手段によって取り出された１つ以上の第２のイベントとを相互に、イベント同士の総当たりのイベントペアを生成する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１に記載の情報統合プログラム。

【請求項3】

前記イベントは、「識別子、発生時刻」を含むタプルであり、
前記相関度は、識別子同士の組毎の出現頻度である
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１又は２に記載の情報統合プログラム。

【請求項4】

前記イベントは、「識別子、発生時刻、属性値」を含むタプルであり、
前記相関度は、識別子及び属性値同士の組毎の出現頻度である
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１又は２に記載の情報統合プログラム。

【請求項5】

前記相関度算出手段は、第１のイベントと第２のイベントとの間の時刻印差が小さいほど出現頻度に高く重み付け、時刻印差が大きいほど出現頻度に低く重み付ける
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項３又は４に記載の情報統合プログラム。

【請求項6】

前記相関度算出手段について、第１のイベントと第２のイベントとの間の相関度は、
第１のイベント及び第２のイベントのイベントペアの出現頻度／
（（第１のイベントを一方に含むイベントペアの出現頻度）＋
（第２のイベントを一方に含むイベントペアの出現頻度）−
（第１のイベント及び第２のイベントのイベントペアの出現頻度））
として算出する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項３又は４に記載の情報統合プログラム。

【請求項7】

前記相関度が高い上位から順に所定の数、又は、所定の相関度以上のイベント同士の組み合わせを、統合イベントとして選択する統合イベント選択手段と
してコンピュータを更に機能させることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の情報統合プログラム。

【請求項8】

前記相関度が高い上位の組み合わせから順に選択し、既に選択済みの識別子を含むイベントについては選択を完了したものとしてスキップし、所定の数、又は、所定の相関度以上のイベント同士の組み合わせを、統合イベントとして選択する統合イベント選択手段と
してコンピュータを更に機能させることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の情報統合プログラム。

【請求項9】

第１のストリームに基づく第１のイベントは、第１の装置から送信されるアラート信号であり、
第２のストリームに基づく第２のイベントは、第２の装置から送信されるアラート信号である
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の情報統合プログラム。

【請求項10】

第１のストリームに基づく第１のイベントは、第１のユーザ群から送信されるメッセージであり、
第２のストリームに基づく第２のイベントは、第２のユーザ群から送信されるメッセージである
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の情報統合プログラム。

【請求項11】

第１のストリームにおける種々の第１のイベントと、第２のストリームにおける種々の第２のイベントとの間の相関度を導出する情報統合装置であって、
種々の第１のイベントが時系列に入力される第１のストリームバッファと、
第１のイベントと異なる種類の第２のイベントが時系列に入力される第２のストリームバッファと、
第２のストリームバッファに新たに入力された第２の新入イベントから見て、所定時間範囲外の過去時刻の第１のイベントを第１のストリームバッファから削除するイベント削除手段と、
第２の新入イベントの発生時刻を含む所定時間範囲に含まれる、第１のストリームバッファの１つ以上の第１のイベントを取り出すイベント取得手段と、
第２の新入イベントと、前記イベント取得手段によって取り出された１つ以上の第１のイベントとから、総当たりのイベントペアを生成するイベントペア生成手段と、
複数のイベントペアの出現頻度から、第１のイベントと第２のイベントとの間の相関度を算出する相関度算出手段と
を有することを特徴とする情報統合装置。

【請求項12】

装置を用いて、第１のストリームにおける種々の第１のイベントと、第２のストリームにおける種々の第２のイベントとの間の相関度を導出する情報統合方法であって、
前記装置は、種々の第１のイベントが時系列に入力される第１のストリームバッファと、第１のイベントと異なる種類の第２のイベントが時系列に入力される第２のストリームバッファとを有し、
第２のストリームバッファに新たに入力された第２の新入イベントから見て、所定時間範囲外の過去時刻の第１のイベントを第１のストリームバッファから削除する第１のステップと、
第２の新入イベントの発生時刻を含む所定時間範囲に含まれる、第１のストリームバッファの１つ以上の第１のイベントを取り出す第２のステップと、
第２の新入イベントと、前記イベント取得手段によって取り出された１つ以上の第１のイベントとから、総当たりのイベントペアを生成する第３のステップと
複数のイベントペアの出現頻度から、第１のイベントと第２のイベントとの間の相関度を算出する第４のステップと
を有することを特徴とする装置の情報統合方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、例えば複数のデータベースに分散しているような、異なるイベント同士を統合する技術に関する。

【背景技術】

【0002】

近年、ＩＣＴ(Information and Communication Technologies)システムの発展に伴って、１つの原因から様々な種類のイベントが大量に発生することがある。例えば、通信システムを想定した場合、１カ所の障害発生によって、サーバやルータ等の異なる複数の装置からイベントが大量に発生する。この場合、これら複数のイベントを、リアルタイムに且つ高速に関連付けることができれば、その原因となる障害箇所の推定も比較的容易となる。しかしながら、一般的に、イベント同士の関連性は全くの不明であるために、遡ってその原因を判断することは難しい。

【0003】

従来、複数のイベントから特徴を抽出し、その特徴に基づき障害をクラスタリングする技術がある（例えば特許文献１参照）。この技術によれば、同じ障害クラスタに含まれる同一原因の障害発生時のイベントから、障害原因判定ルールの条件句を生成することができる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１１−２０９９０８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

特許文献１に記載の技術によれば、障害イベントをクラスタリングするために、リアルタイムに判定することが難しく、膨大な障害イベントを分析するためにメモリサイズも増大し、処理時間も増大する。

【0006】

そこで、本発明は、異なる種類のイベント同士の相関度を、リアルタイムに且つ少ないメモリサイズで導出することができる情報統合プログラム、装置及び方法を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明によれば、装置に搭載されたコンピュータを、第１のストリームにおける種々の第１のイベントと、第２のストリームにおける種々の第２のイベントとの間の相関度を導出するように機能させる情報統合プログラムであって、
種々の第１のイベントが時系列に入力される第１のストリームバッファと、
第１のイベントと異なる種類の第２のイベントが時系列に入力される第２のストリームバッファと、
第２のストリームバッファに新たに入力された第２の新入イベントから見て、所定時間範囲外の過去時刻の第１のイベントを第１のストリームバッファから削除するイベント削除手段と、
第２の新入イベントの発生時刻を含む所定時間範囲に含まれる、第１のストリームバッファの１つ以上の第１のイベントを取り出すイベント取得手段と、
第２の新入イベントと、イベント取得手段によって取り出された１つ以上の第１のイベントとから、総当たりのイベントペアを生成するイベントペア生成手段と、
複数のイベントペアの出現頻度から、第１のイベントと第２のイベントとの間の相関度を算出する相関度算出手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする。

【0008】

本発明の情報統合プログラムにおける他の実施形態によれば、
イベント削除手段は、第１のストリームバッファに新たに入力された第１の新入イベントから見て、所定時間範囲外の過去時刻の第２のイベントを第２のストリームバッファから削除し、
イベント取得手段は、第１の新入イベントの発生時刻を含む所定時間範囲に含まれる、第２のストリームバッファの１つ以上の第２のイベントを取り出し、
イベントペア生成手段は、第１の新入イベントと、イベント取得手段によって取り出された１つ以上の第２のイベントとを相互に、イベント同士の総当たりのイベントペアを生成する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。

【0009】

本発明の情報統合プログラムにおける他の実施形態によれば、
イベントは、「識別子、発生時刻」を含むタプルであり、
相関度は、識別子同士の組毎の出現頻度である
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。

【0010】

本発明の情報統合プログラムにおける他の実施形態によれば、
イベントは、「識別子、発生時刻、属性値」を含むタプルであり、
相関度は、識別子及び属性値同士の組毎の出現頻度である
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。

【0011】

本発明の情報統合プログラムにおける他の実施形態によれば、
相関度算出手段は、第１のイベントと第２のイベントとの間の時刻印差が小さいほど出現頻度に高く重み付け、時刻印差が大きいほど出現頻度に低く重み付ける
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。

【0012】

本発明の情報統合プログラムにおける他の実施形態によれば、
相関度算出手段について、第１のイベントと第２のイベントとの間の相関度は、
第１のイベント及び第２のイベントのイベントペアの出現頻度／
（（第１のイベントを一方に含むイベントペアの出現頻度）＋
（第２のイベントを一方に含むイベントペアの出現頻度）−
（第１のイベント及び第２のイベントのイベントペアの出現頻度））
として算出するようにコンピュータを機能させることも好ましい。

【0013】

本発明の情報統合プログラムにおける他の実施形態によれば、
相関度算出手段から出力されるイベント同士の相関度から、相関度が高い上位から順に所定の数、又は、所定の相関度以上のイベント同士の組み合わせを、相関イベントとして選択する統合イベント選択手段と
してコンピュータを更に機能させることも好ましい。

【0014】

本発明の情報統合プログラムにおける他の実施形態によれば、
相関度算出手段から出力されるイベント同士の相関度から、相関度が高い上位の組み合わせから順に選択し、既に選択済みの識別子を含むイベントについては選択を完了したものとしてスキップし、所定の数、又は、所定の相関度以上のイベント同士の組み合わせを、統合イベントとして選択する統合イベント選択手段と
してコンピュータを更に機能させることも好ましい。

【0015】

本発明の情報統合プログラムにおける他の実施形態によれば、
第１のストリームに基づく第１のイベントは、第１の装置から送信されるアラート信号であり、
第２のストリームに基づく第２のイベントは、第２の装置から送信されるアラート信号である
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。

【0016】

本発明の情報統合プログラムにおける他の実施形態によれば、
第１のストリームに基づく第１のイベントは、第１のユーザ群から送信されるメッセージであり、
第２のストリームに基づく第２のイベントは、第２のユーザ群から送信されるメッセージである
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。

【0017】

本発明によれば、第１のストリームにおける種々の第１のイベントと、第２のストリームにおける種々の第２のイベントとの間の相関度を導出する情報統合装置であって、
種々の第１のイベントが時系列に入力される第１のストリームバッファと、
第１のイベントと異なる種類の第２のイベントが時系列に入力される第２のストリームバッファと、
第２のストリームバッファに新たに入力された第２の新入イベントから見て、所定時間範囲外の過去時刻の第１のイベントを第１のストリームバッファから削除するイベント削除手段と、
第２の新入イベントの発生時刻を含む所定時間範囲に含まれる、第１のストリームバッファの１つ以上の第１のイベントを取り出すイベント取得手段と、
第２の新入イベントと、イベント取得手段によって取り出された１つ以上の第１のイベントとから、総当たりのイベントペアを生成するイベントペア生成手段と、
複数のイベントペアの出現頻度から、第１のイベントと第２のイベントとの間の相関度を算出する相関度算出手段と
を有することを特徴とする。

【0018】

本発明によれば、装置を用いて、第１のストリームにおける種々の第１のイベントと、第２のストリームにおける種々の第２のイベントとの間の相関度を導出する情報統合方法であって、
装置は、種々の第１のイベントが時系列に入力される第１のストリームバッファと、第１のイベントと異なる種類の第２のイベントが時系列に入力される第２のストリームバッファとを有し、
第２のストリームバッファに新たに入力された第２の新入イベントから見て、所定時間範囲外の過去時刻の第１のイベントを第１のストリームバッファから削除する第１のステップと、
第２の新入イベントの発生時刻を含む所定時間範囲に含まれる、第１のストリームバッファの１つ以上の第１のイベントを取り出す第２のステップと、
第２の新入イベントと、イベント取得手段によって取り出された１つ以上の第１のイベントとから、総当たりのイベントペアを生成する第３のステップと
複数のイベントペアの出現頻度から、第１のイベントと第２のイベントとの間の相関度を算出する第４のステップと
を有することを特徴とする。

【発明の効果】

【0019】

本発明の情報統合プログラム、装置及び方法によれば、異なる種類のイベント同士の相関度を、リアルタイムに且つ少ないメモリサイズで導出することができる。

【図面の簡単な説明】

【0020】

【図1】本発明の情報統合装置における機能構成図である。

【図2】ストリームバッファ１０１及び１０２に入力されるイベントを表す説明図である。

【図3】ストリームバッファ１０１にイベント１１が入力された時の説明図である。

【図4】ストリームバッファ１０２にイベント２１が入力された時の説明図である。

【図5】ストリームバッファ１０２にイベント２２が入力された時の説明図である。

【図6】ストリームバッファ１０２にイベント２３が入力された時の説明図である。

【図7】ストリームバッファ１０１にイベント１２が入力された時の説明図である。

【図8】ストリームバッファ１０２にイベント２４が入力された時の説明図である。

【図9】ストリームバッファ１０２にイベント２５が入力された時の説明図である。

【図10】ストリームバッファ１０１にイベント１３が入力された時の説明図である。

【図11】ストリームバッファ１０１にイベント１４が入力された時の説明図である。

【図12】ストリームバッファ１０２にイベント２６が入力された時の説明図である。

【図13】ストリームバッファ１０２にイベント２７が入力された時の説明図である。

【図14】ストリームバッファ１０２にイベント２８が入力された時の説明図である。

【図15】ストリームバッファ１０１にイベント１５が入力された時の説明図である。

【図16】ストリームバッファ１０２にイベント２９が入力された時の説明図である。

【図17】イベント同士の相関度を表す説明図である。

【発明を実施するための形態】

【0021】

以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。

【0022】

図１は、本発明の情報統合装置における機能構成図である。

【0023】

本発明の情報統合装置は、基本的に、第１のストリームにおける種々の第１のイベントと、第２のストリームにおける種々の第２のイベントとの間の相関度を導出するように機能する。図１によれば、情報統合装置１は、第１のストリームバッファ１０１と、第２のストリームバッファ１０２と、イベント削除部１１と、イベント取得部１２と、イベントペア生成部１３と、相関度算出部１４と、統合イベント選択部１５とを有する。これら機能構成部は、装置に搭載されたコンピュータを機能させる情報統合プログラムを実行することによって実現される。また、これら機能構成部の処理の流れは、装置を用いた情報統合方法としても理解できる。

【0024】

［第１のストリームバッファ１０１］［第２のストリームバッファ１０２］
第１のストリームバッファ１０１は、種々の第１のイベントが時系列に入力されるストリームバッファである。また、第２のストリームバッファ１０２は、第１のイベントと異なる種類の第２のイベントが時系列に入力されるストリームバッファである。情報源から到着するイベントは、概ね、イベント発生の時刻順に到着するものと想定している。そうでない場合は、イベントを、時刻順にソートすればよい。

【0025】

イベントとしては、例えば「アラート信号」であってもよい。第１のストリームに基づく第１のイベントは、第１の装置から送信されるアラート信号であり、第２のストリームに基づく第２のイベントは、第２の装置から送信されるアラート信号である。
また、イベントとしては、例えば「メッセージ」であってもよい。第１のストリームに基づく第１のイベントは、第１のユーザ群から送信されるメッセージであり、第２のストリームに基づく第２のイベントは、第２のユーザ群から送信されるメッセージである。
イベントには、他のイベントとの相関性を表す情報は全く含まれておらず、イベント同士のみを比較しても、通常、その相関性は見出せないものである。

【0026】

本願の発明者らは、同一原因に基づくイベントの時刻印は近接している（時刻印差が短い）ことに着目して、イベント同士を対応付けることができるのではないか？と考えた。そのために、「イベント」は、少なくとも「識別子、発生時刻（時刻印）」を含む「タプル」であることを前提としている。イベントが発生（生成）される都度、そのイベントには、時刻印が付与される。

【0027】

例えばイベントがアラート信号である場合、「識別子」は通信装置の識別子であってもよい。また、イベントのタプルに、１つ以上の「属性値」を更に含めたものであってもよく、その場合、「属性値」は通信装置で検出された値であってもよい。

【0028】

識別子のデータ型は、文字列型であってもよいし、整数型であってもよい。発生時刻（時刻印）のデータ型は、2014/01/01 11:22:33などの日付型又は文字列型でもよいし、所定の日時を基準にした経過時間を表す整数型であってもよい。尚、経過時間の単位は、必要に応じて、日、時、分、１０秒、秒、１０ミリ秒又はミリ秒としてもよい。

【0029】

ストリームバッファには、イベントがリアルタイムに入力されることによって、タプルは、時刻印の昇順に並ぶ。勿論、ストリームバッファは、イベントが入力されるものではなく、時刻印が昇順に並んだタプルを含むテーブルであってもよい。即ち、ストリームバッファは、大量のタプルを時刻印の昇順に並べて記憶するデータベースであってもよい。

【0030】

尚、本発明は、２つのストリームバッファに限られず、３つ以上のストリームバッファであっても同様に機能する。

【0031】

［イベント削除部１１］
イベント削除部１１は、第２のストリームバッファに新たに入力された第２の新入イベントから見て、所定時間範囲外の過去時刻の第１のイベントを第１のストリームバッファから削除する。
また、イベント削除部１１は、第１のストリームバッファに新たに入力された第１の新入イベントから見て、所定時間範囲外の過去時刻の第２のイベントを第２のストリームバッファから削除する。
これは、発生時刻の差（時刻印差）が閾値時間以下となるイベントのみを統合するために、それ以外のイベントをストリームバッファから削除する。ストリームバッファには、必要なイベントのみをメモリに展開することによって、そのメモリ量をできる限り削減することができる。このようなメモリ展開によって、演算処理量も削減することができる。

【0032】

［イベント取得部１２］
イベント取得部１２は、第２の新入イベントの発生時刻を含む所定時間範囲に含まれる、第１のストリームバッファの１つ以上の第１のイベントを取り出す。また、イベント取得部１２は、第１の新入イベントの発生時刻を含む所定時間範囲に含まれる、第２のストリームバッファの１つ以上の第２のイベントを取り出す。取り出されたイベントは、イベントペア生成部１３へ出力される。

【0033】

［イベントペア生成部１３］
イベントペア生成部１３は、第２の新入イベントと、イベント取得手段によって取り出された１つ以上の第１のイベントとから、総当たりのイベントペアを生成する。
また、イベントペア生成部１３は、第１の新入イベントと、イベント取得手段によって取り出された１つ以上の第２のイベントとを相互に、イベント同士の総当たりのイベントペアを生成する。
生成されたイベントペアは、相関度算出部１４へ出力される。

【0034】

［相関度算出部１４］
相関度算出部１４は、イベントペアを逐次入力すると共に、第１のイベントと第２のイベントとの間の相関度を算出する。相関度としては、例えば以下のようなものであってもよい。
・識別子同士の組毎の出現頻度
・識別子及び属性値同士の組毎の出現頻度とする。
また、相関度算出部１４は、第１のイベントと第２のイベントとの間の時刻印差が小さいほど出現頻度に高く重み付け、時刻印差が大きいほど出現頻度に低く重み付けるものであってもよい。

【0035】

［統合イベント選択部１５］
統合イベント選択部１５は、相関度が高い上位から順に所定の数、又は、所定の相関度以上のイベント同士の組み合わせを、統合イベントとして選択する。このような統合イベントは、何らかの関連性が高いと認識することができる。このとき、出現頻度の上位の組み合わせから順に選択し、既に選択済みの識別子を含むイベントについては選択を完了したものとしてスキップし、所定の数、又は、所定の相関度以上のイベント同士の組み合わせを、統合イベントとして選択することも好ましい。

【0036】

図２は、ストリームバッファ１０１及び１０２に入力されるイベントを表す説明図でる。

【0037】

図２によれば、具体的に、ストリームバッファ１０１及び１０２に、時系列の複数のイベントが入力されている。以下では図３〜図１６によって、イベントの到着順の処理について具体的に説明する。ｔは、発生時刻を経過秒数で表している。また、時刻印差の閾値時間は、２秒と設定した。また、初期状態のストリームバッファは、空である。尚、生成さえれたイベントペアは、以下のように表記する。
＜第１のイベント、第２のイベント＞

【0038】

（Ｓ１）図３は、ストリームバッファ１０１にイベント１１が入力された時の説明図である。

【0039】

（Ｓ２）図４は、ストリームバッファ１０２にイベント２１が入力された時の説明図である。
イベント２１とイベント１１との間の時刻印差は、０秒であり、時間閾値２秒以下である。そのために、イベント１１とイベント２１のペアを生成する。
＜１１、２１＞

【0040】

（Ｓ３）図５は、ストリームバッファ１０２にイベント２２が入力された時の説明図である。
イベント２２とイベント１１との間の時刻印差は、１秒であり、時間閾値２秒以下である。そのために、イベント１１とイベント２２のペアを生成する。
＜１１、２１＞＜１１、２２＞

【0041】

（Ｓ４）図６は、ストリームバッファ１０２にイベント２３が入力された時の説明図である。
イベント２３とイベント１１との間の時刻印差は、１秒であり、時間閾値２秒以下である。そのために、イベント１１とイベント２３のペアを生成する。
＜１１、２１＞＜１１、２２＞＜１１、２３＞

【0042】

（Ｓ５）図７は、ストリームバッファ１０１にイベント１２が入力された時の説明図である。
イベント１２と、イベント２１、２２、２３との間の時刻印差は、２秒、１秒、１秒であり、時間閾値２秒以下である。そのために、イベント１２と、イベント２１、２２、２３それぞれとのペアを生成する。
＜１１、２１＞＜１１、２２＞＜１１、２３＞
＜１２、２１＞＜１２、２２＞＜１２、２３＞

【0043】

（Ｓ６）図８は、ストリームバッファ１０２にイベント２４が入力された時の説明図である。
イベント２４と、イベント１１、１２との間の時刻印差は、２秒、０秒であり、時間閾値２秒以下である。そのために、イベント２４と、イベント１１、１２それぞれとのペアを生成する。
＜１１、２１＞＜１１、２２＞＜１１、２３＞
＜１２、２１＞＜１２、２２＞＜１２、２３＞
＜１１、２４＞＜１２、２４＞

【0044】

（Ｓ７）図９は、ストリームバッファ１０２にイベント２５が入力された時の説明図である。
イベント２５と、イベント１１との間の時刻印差は、３秒であり、時間閾値２秒よりも大きい。そのために、イベント１１をストリームバッファ１０１から削除する。
一方で、イベント２５と、イベント１２との間の時刻印差は、１秒であり、時間閾値２秒以下である。そのために、イベント２５とイベント１２とのペアを生成する。
＜１１、２１＞＜１１、２２＞＜１１、２３＞
＜１２、２１＞＜１２、２２＞＜１２、２３＞
＜１１、２４＞＜１２、２４＞
＜１２、２５＞
※ストリームバッファ１０１からイベント１１を削除

【0045】

（Ｓ８）図１０は、ストリームバッファ１０１にイベント１３が入力された時の説明図である。
イベント１３と、イベント２１、２２、２３、２４との間の時刻印差は、５秒、４秒、４秒、３秒であり、時間閾値２秒よりも大きい。そのために、イベント２１、２２、２３、２４をストリームバッファ１０２から削除する。
一方で、イベント１３と、イベント２５との間の時刻印差は、２秒であり、時間閾値２秒以下である。そのために、イベント１３とイベント２５とのペアを生成する。
＜１１、２１＞＜１１、２２＞＜１１、２３＞
＜１２、２１＞＜１２、２２＞＜１２、２３＞
＜１１、２４＞＜１２、２４＞
＜１２、２５＞
＜１３、２５＞
※ストリームバッファ１０２からイベント２１、２２、２３、２４を削除

【0046】

（Ｓ９）図１１は、ストリームバッファ１０１にイベント１４が入力された時の説明図である。
イベント１４と、イベント２５との間の時刻印差は、３秒であり、時間閾値２秒よりも大きい。そのために、イベント２５をストリームバッファ１０２から削除する。
※ストリームバッファ１０２からイベント２５を削除

【0047】

（Ｓ１０）図１２は、ストリームバッファ１０２にイベント２６が入力された時の説明図である。
イベント２６と、イベント１２との間の時刻印差は、４秒であり、時間閾値２秒よりも大きい。そのために、イベント１２をストリームバッファ１０１から削除する。
一方で、イベント２６と、イベント１３、１４との間の時刻印差は、１秒、０秒であり、時間閾値２秒以下である。そのために、イベント２６と、イベント１３、１４それぞれとのペアを生成する。
＜１１、２１＞＜１１、２２＞＜１１、２３＞
＜１２、２１＞＜１２、２２＞＜１２、２３＞
＜１１、２４＞＜１２、２４＞
＜１２、２５＞
＜１３、２５＞
＜１３、２６＞＜１４、２６＞
※ストリームバッファ１０１からイベント１２を削除

【0048】

（Ｓ１１）図１３は、ストリームバッファ１０２にイベント２７が入力された時の説明図である。
イベント２７と、イベント１３、１４との間の時刻印差は、１秒、０秒であり、時間閾値２秒以下である。そのために、イベント２７と、イベント１３、１４それぞれとのペアを生成する。
＜１１、２１＞＜１１、２２＞＜１１、２３＞
＜１２、２１＞＜１２、２２＞＜１２、２３＞
＜１１、２４＞＜１２、２４＞
＜１２、２５＞
＜１３、２５＞
＜１３、２６＞＜１４、２６＞
＜１３、２７＞＜１４、２７＞

【0049】

（Ｓ１２）図１４は、ストリームバッファ１０２にイベント２８が入力された時の説明図である。
イベント２８と、イベント１３との間の時刻印差は、３秒であり、時間閾値２秒よりも大きい。そのために、イベント１３をストリームバッファ１０１から削除する。
一方で、イベント２８と、イベント１４との間の時刻印差は、２秒であり、時間閾値２秒以下である。そのために、イベント２８とイベント１４とのペアを生成する。
＜１１、２１＞＜１１、２２＞＜１１、２３＞
＜１２、２１＞＜１２、２２＞＜１２、２３＞
＜１１、２４＞＜１２、２４＞
＜１２、２５＞
＜１３、２５＞
＜１３、２６＞＜１４、２６＞
＜１３、２７＞＜１４、２７＞
＜１４、２８＞
※ストリームバッファ１０１からイベント１３を削除

【0050】

（Ｓ１３）図１５は、ストリームバッファ１０１にイベント１５が入力された時の説明図である。
イベント１５と、イベント２６、２７、２８との間の時刻印差は、５秒、５秒、３秒であり、時間閾値２秒よりも大きい。そのために、イベント２６、２７、２８をストリームバッファ１０２から削除する。
※ストリームバッファ１０２から、イベント２６、２７、２８を削除

【0051】

（Ｓ１４）図１６は、ストリームバッファ１０２にイベント２９が入力された時の説明図である。
イベント２９と、イベント１４との間の時刻印差は、５秒であり、時間閾値２秒よりも大きい。そのために、イベント１４をストリームバッファ１０１から削除する。
一方で、イベント２９と、イベント１５との間の時刻印差は、０秒であり、時間閾値２秒以下である。そのために、イベント２９とイベント１５とのペアを生成する。
＜１１、２１＞＜１１、２２＞＜１１、２３＞
＜１２、２１＞＜１２、２２＞＜１２、２３＞
＜１１、２４＞＜１２、２４＞
＜１２、２５＞
＜１３、２５＞
＜１３、２６＞＜１４、２６＞
＜１３、２７＞＜１４、２７＞
＜１４、２８＞
＜１５、２９＞
※ストリームバッファ１０１からイベント１４を削除

【0052】

図１７は、イベント同士の相関度を表す説明図である。

【0053】

図１７（ａ）は、第１のイベント（識別子id11、識別子id12）に対して各第２のイベントを組み合わせたイベントペアのリストとである。

【0054】

図１７（ｂ）は、第１のイベント（識別子id11、識別子id12）に対する各第２のイベントの出現頻度である。第１のイベントの識別子id11に対して、出現頻度の最も高い第２のイベントの識別子はid21である。また、第１のイベントの識別子id12について、出現頻度の最も高い第２のイベントの識別子はid22である。イベントペアが生成される都度、その識別子の組み合わせの出現頻度が更新される。逆に、第２のイベントに対する各第１のイベントをの出現頻度を算出するものであってもよい。

【0055】

図１７（ｃ）は、出現頻度が多い順に、第１のイベントと第２のイベントとのイベントペアを並べたものである。ここでは、イベントペア＜id12、id22＞が最も出現頻度が高いことが認識される。

【0056】

尚、図１７によれば、相関度をイベントペアの出現頻度として説明したが、イベント同士の時刻印差を考慮して重み付けるものであってもよい。例えば、時刻印差によって以下のように、出現頻度に加算する。
時刻印差０： 増分する出現頻度＝１
時刻印差１： 増分する出現頻度＝０．７
時刻印差２： 増分する出現頻度＝０．４
即ち、時刻印差が小さいほど出現頻度の評価が高く、時刻印差が大きいほど出現頻度の評価が低くなるようにする。

【0057】

相関度算出部１４について、第１のイベントと第２のイベントとの間の相関度は、以下のように算出されることも好ましい。
第１のイベント及び第２のイベントのイベントペアの出現頻度／
（（第１のイベントを一方に含むイベントペアの出現頻度）＋
（第２のイベントを一方に含むイベントペアの出現頻度）−
（第１のイベント及び第２のイベントのイベントペアの出現頻度））
出現頻度が多いイベント（識別子）ほど、偶発的な発生時刻の一致又は近接による識別子の組み合わせが出現しやすい。その影響を軽減すべく、上述の式のように比率を算出する。

【0058】

以上、詳細に説明したように、本発明の情報統合プログラム、装置及び方法によれば、異なる種類のイベント同士の相関度を、リアルタイムに且つ少ないメモリサイズで導出することができる。

【0059】

本発明によれば、識別子の組み合わせの出現頻度を逐次更新するために、時間経過に伴って、偶発的な識別子の組み合わせの出現の影響が小さくなり、イベントペアの精度が改善する。従って、その時点で、最良のイベントペアを出力することができる。また、閾値以下のタプルのみをメモリ上に保存するため、必要なメモリサイズが小さくなる。更に、イベントペアに要するループ回数もメモリ上に保存されたタプル数に制限されるため、処理時間も短縮できる。

【0060】

本発明によれば、複数の情報源に存在する同一の原因に基づくイベントを対応付ける。複数の情報源に対応する複数のストリームバッファ上に、識別子及び発生時刻（時刻印）から構成されるタプルが到着し、これらタプルの時刻印差が閾値以下のイベントペアが出力される。イベントペアの組み合わせに対する出現頻度を評価し、出現頻度が高い識別子の組み合わせを抽出することができる。

【0061】

複数の異なる情報源としては、精度や粒度の異なる位置情報や、異なる複数の事業者間のデータベース連携に有効である。例えば、複数の事業者間のデータベース連携としては、例えば、レコメンデーションサービスや障害原因の分析等に活用できる。

【0062】

前述した本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。

【符号の説明】

【0063】

１ 情報統合装置
１０１ 第１のストリームバッファ
１０２ 第２のストリームバッファ
１１ イベント削除部
１２ イベント取得部
１３ イベントペア生成部
１４ 相関度算出部
１５ 統合イベント選択部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】