Recomendação de Conteúdo e QoE: Um Experimento Quantificando o Papel da QoS nas Preferências por Vídeos - Assis, Felipe; Nogueira, Mateus S.; Menasché, Daniel S.; Pinheiro, João Ismael; Sermpezis, Pavlos; Kastanakis, Savvas; Spyropoulos, Thrasyvoulos; Delgado, Carla (Anais do Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação (WPerformance), 2019)
Sistemas de recomendação estão cada vez mais presentes na rotina dos usuários da Internet. Portanto, plataformas como Youtube e Netflix procuram melhorar suas recomendações para fornecer uma melhor experiência aos seus usuários. No entanto, a experiência dos usuários depende de diversos fatores. Em particular, sistemas de cache têm uma grande influência na qualidade de experiência (QoE), visto que eles impactam métricas de qualidade de serviço (QoS), como atraso e vazão, experenciadas pelos usuários. Nosso objetivo é estudar a viabilidade de um sistema de recomendação sensível a QoS que maximize a QoE. Para tal, nós conduzimos experimentos com usuários reais com perfis distintos. Cada usuário é solicitado a avaliar diferentes vídeos, que variam em termos de conteúdo e de QoS. Dadas nossas descobertas quanto à relação entre QoS e QoR (quality of recommendation), investigamos seus impactos no modelo de sistema de recomendação. Um classificador baseado em árvore de decisão alcançou acurácia de 77% usando validação cruzada, e nos permite entender melhor o processo de tomada de decisão do usuário.