近年、ストレージが進歩し、使用したファイル全てを保存しておくことが現実的になった。しかし、大量のファイルの中から過去の作業で用いたファイル群を発見するのは実際には困難である。特に大規模な作業はファイル数が多く複数ディレクトリにまたがっていることも多い。我々の研究グループではアクセスログの情報を利用し、複数ディレクトリに分散している同一作業で使用されたファイル群を発見し、仮想的なディレクトリとしてユーザに提示する研究を行っている。実際の一つの作業は、関係が密なファイル群が複数組み合わさって成り立っている。そのため、一つの作業全体のファイルを発見するには、近い時間に頻繁に使われるファイル群を発見するだけでなく、発見された複数のファイル群を一つに結合する必要がある。本稿では、発見されたファイル群に含まれるファイルの使用時間に着目する。アクセスログに対して頻出集合発見を行い、頻出するファイルの集合を発見した後、集合内の各ファイルの使用時間が重複している集合同士を結合することにより仮想ディレクトリの生成を行う。本稿では手法の詳しい解説と実データを用いた比較実験・考察を行う。

Due to the progress of storage technologies, it becomes easy to store all of used files. But it is difficult to discover the files that related to the specific task from a large amount of files. These files sometimes disperse over many directories. Our research group has been developing a system which rediscovers the files used in the same task and provides virtual directories including these files. A task includes some file groups whose files are used frequently and simultaneously. We make groups of files that are used frequently and simultaneously. Then combine file groups that belongs to the same task to create virtual directories. This paper proposes a new method that makes groups by apriori algorithm and combines file groups by overlaps of use-times of their files. We explain about the proposed method and experiment using real data.

identifier:oai:t2r2.star.titech.ac.jp:50100193