Recomendação de Conteúdo e QoE: Um Experimento Quantificando o Impacto da QoS nas Preferências por Conteúdos

Abstract

Sistemas de recomendação estão cada vez mais presentes na rotina de usuários na Internet. Portanto, plataformas como Youtube e Netflix buscam aprimorar seus sistemas de recomendação tendo em vista uma melhor experiência para os seus usuários. Porém, a experiência dos usuários depende de inúmeros fatores não apenas relacionados a natureza do conteúdo, mas também a forma como o conteúdo é entregue. Sistemas de cache, por exemplo, também possuem uma grande influência na qualidade de experiência (QoE) dos usuários, já que podem determinar a qualidade de serviço (QoS) dos conteúdos. Neste artigo, estabelecemos uma relação entre sistemas de recomendação e qualidade de serviço (QoS) tendo em base dados coletados a partir de um experimento realizado de forma remota com participações de diversos usuários, com diferentes perfis. Acreditamos que nossos resultados possibilitam abordagens inovadoras no estudo de sistemas de recomendação e algoritmos de caching de forma conjunta. Utilizando árvores de decisão, propomos um sistema de recomendação que leva em conta conjuntamente QoS e a natureza dos conteúdos. Em resultados preliminares, alcançamos uma precisão de 83% em decisões de recomendação baseadas em dados fornecidos por usuários reais que participaram dos experimentos propostos.