Abstract:
Les sites de réseaux sociaux sont très performants et très répandus. Cependant, la possibilité de
détourner les données des utilisateurs vers des utilisations en dehors des accords déclarés sont de plus en
plus préoccupants. La recherche est orientée vers les architectures peer-to-peer afin de fournir les mêmes
services sans avoir besoin d'une autorité centrale de stockage et de contrôle. Plusieurs propositions
adoptent ce type d’architecture et y installent les fonctions de base des réseaux sociaux, mais ces actions
sont loin de devenir des concurrents des sites centralisés actuels. Cela est dû au manque de
fonctionnalités, car la plupart d'entre elles ne fournissent que des opérations de base telles que la
publication et les commentaires sans fonctions avancées telles que la recherche et les systèmes de
recommandation. D'autre part, les architectures proposées souffrent de lacunes en termes de
performances (disponibilité et temps de réponse), en raison de leur dépendance aux machines des
utilisateurs comme alternative aux serveurs centraux. Cette thèse vise à améliorer ces architectures
décentralisées où nous apportons deux contributions. Dans la première contribution, nous proposons un
nouveau modèle de mise à jour des profils des utilisateurs stockés sur les machines des utilisateurs au
moyen du journal des événements normalement utilisé dans les bases de données. Cette contribution vise à
réduire le coût des opérations de mise à jour, car on n’enregistre à chaque fois que les derniers
changements intervenus sur les profils des utilisateurs. Dans la deuxième contribution, nous introduisons
P2PCF : un nouveau système de recommandation basé sur le filtrage collaboratif, une technique qui
repose sur le stockage centralisé des interactions des utilisateurs, mais nous l'avons modifiée pour
correspondre à la nature décentralisée des réseaux sociaux pair à pair.
