Contribution aux Performances des Réseaux Sociaux à base d’Architectures P2P

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.