Análise de Perfis de Usuários de Música e Seus Impactos no Desempenho de Políticas de Substituição de Cache

Abstract

A exploração de padrões do comportamento humano é tema central e norteador no desenvolvimento de novas aplicações e soluções tecnológicas. No entanto, poucos trabalhos investigam como hábitos de usuários podem melhorar o desempenho de arquiteturas de Redes Centradas na Informação. Este trabalho apresenta uma análise de perfis comportamentais de usuários de música e como diferentes perfis influenciam o desempenho de políticas de substituição de cache. Os resultados de um estudo experimental utilizando o ndnSIM com traces reais de diversos usuários, mostram que os hábitos do usuário são fatores determinantes na escolha de uma política de substituição de cache otimizada. As investigações também revelam que a distribuição de popularidade das músicas segue uma aproximação da Lei de Benford, e é possível diferenciar o perfil dos usuários de acordo com o comportamento da curva de Benford das músicas acessadas.