Recomendação de Conteúdo e Desempenho de Sistemas de Cache - de Freitas, Raul G. M.; Menasché, Daniel; Delgado, Carla; Ziviani, Artur (Anais do Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação (WPerformance), 2017)
Sistemas de recomendação e caches afetam milhões de usuários na Internet nos dias de hoje. Por um lado, uma demanda expressiva em sistemas como Netflix advém de recomendações feitas pela própria plataforma. Por outro lado, sistemas de cache servem uma significativa porção da demanda por conteúdo. Embora sistemas de recomendação e caches sejam dois dos componentes fundamentais da Internet atual, sua relação ainda não é bem entendida. Neste artigo, propomos modelos e problemas de otimização para melhor compreender essa relação. Mostramos que algumas instâncias do problema proposto admitem solução simples em fórmula fechada, enquanto que outras instâncias requerem solução numérica. Apresentamos também resultados preliminares usando traces do Movielens. Consideramos que nosso trabalho traz insumos para uma melhor compreensão das implicações mútuas de sistemas de recomendação e dos algoritmos de caching, o que acreditamos ser uma frente promissora a ser explorada no sentido de beneficiar provedores e consumidores de conteúdo no longo prazo.