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Recentemente, o acoplamento entre algoritmos de recomendação de vídeo e políticas de manutenção de cache tem mostrado resultados promissores, tanto para melhorar a experiência dos usuários quanto para otimizar o uso de recursos da infraestrutura. No entanto, os recursos disponíveis nos dispositivos dos usuários não têm sido levado em conta nessa abordagem. Neste trabalho, introduzimos esse conceito através da modificação de um modelo e de uma métrica da literatura de forma a capturar a limitação de resolução de cada dispositivo de usuário, assim como a introdução de uma nova métrica para representar a satisfação com a recomendação. Avaliamos a nossa proposta e comparamos com outra solução de estado-da-arte, usando a base de dados do projeto MovieLens. Com exceção do cenário onde todos os vídeos possuem baixa qualidade, a nossa proposta apresenta maior taxa de acerto da cache na maioria das configurações de tamanho de armazenamento. Além disso, nossa proposta melhora de maneira significativa a experiência dos usuários ao permitir que eles usufruam da maior qualidade disponível em seus dispositivos.

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