FLASH SPECIAL 20

On l'a voulu, on l'a eu. Il y a plein de neige à Montréal !

FLASH SPECIAL 19

La preuve en image qu'on ne bouffe pas que des saloperies !

FLASH SPECIAL 18

Grâce au tajine, M. Christophe Goffart a mangé ce soir :

• des tomates
• des carottes
• des courgettes
• des pois chiches

Mouhahahahahahahaa... I'm the Almighty K.

FLASH SPECIAL 17

A Montréal, il fait beau ! :D

FLASH SPECIAL 16

Gros tony nous a rendu visite. Punaise, quel gros fat !

FLASH SPECIAL 15

Nous avons dépassé la barre des 10.000 visiteurs, et nous vous en remercions.

Fun facts

Les sites d'où proviennent le plus de visiteurs sont :

1. Facebook
2. Le blog de B3nz3n
3. Google
4. Nous-même...
5. Twitter

Les pays d'où proviennent le trafic sont :

1. Belgique
2. Canada
3. Espagne
4. Royaume-Uni
5. Costa Rica
6. Luxembourg
7. France
8. Etats-Unis
9. Italie
10. Corée du Sud

(oui, y'a des trucs qu'on comprend pas vraiment)


Et quelques recherches drôles qui ont amené des gens de Google à ici :

• acer aspire 5251-1940
• "chamoine son"
• amy farrah fowler
• la magie des lanternes en octobre? fait pas trop froid

FLASH SPECIAL 14

Notre concierge a une technique assez étrange pour entrer dans l'appartement des locataires...

FLASH SPECIAL 13

On a essayé d'acheter des places pour aller voir le hockey mais leur système de loterie était tout pourri. Nous n'abandonnons cependant pas et allons mettre en oeuvre le plan B.

FLASH SPECIAL 12

Nous sommes très fiers, nous avons passé la barre des 300 pages vues sur un jour pour la première fois. Merci à vous, bande de ploucs !

FLASH SPECIAL 11

Notre plan (super élaboré) pour attirer les Rogers, attire les Rogers.

FLASH SPECIAL 10

Lorent s'est coupé les cheveux

FLASH SPECIAL 9

Nous avons tuné notre boîte aux lettres.

N'hésitez pas à nous demander notre adresse pour nous envoyer de jolies lettres.

FLASH SPECIAL 8

Moumou doit se trouver un char !
Il a déjà le modèle : une sympathique Renault Clio.
Mais, (parce qu'il y a un "mais"), le choix de la couleur s'annonce compliqué. Grâce à notre (très précieuse) aide, et notre (inégalé) bon goût, une pré-sélection à été faite et nous sommes arrivés à passer de 10 à 2 choix.
Arrivés à ce point, nous avons besoin de votre aide, chers lecteurs.

A votre avis, quelle couleur Moumou devrai-t'il choisir pour son nouveau char ?

Bleu

OU

Noir

Veuillez voter à droite, Moumou a besoin de vous !!!

FLASH SPECIAL 7

C'est une légende, ici aussi.

Le chamoine Son est bien à Montréal. Il faisait ses courses ce jeudi après-midi, avant sa conférence au Centre Bell ce week-end.

K pose fièrement devant notre idole.

FLASH SPECIAL 6

Nous avons rangé.

FLASH SPECIAL 5

K est blonde. Oui, blonde.

Promenade sur St-Denis

Meriem m'en avait parlé, internet m'en avait parlé, il fallait que j'aille le voir, je l'ai nommé "le quartier de St Denis" (ou la rue St Denis, bref, passons). La description était alléchante : petit quartier rempli de petites boutiques (et pas d'énoooooooormes centres commerciaux), à l'ambiance sympa et aux prix abordables. Que demande le peuple ?

Bref. Hier, après un intense travail (je n'en reviens toujours pas !), vers 15h30,  nous nous sommes retrouvés avec un demi-après midi de libre. Le temps n'ayant pas l'air trop pourri, nous décidons d'aller jusque là, Christophe et moi (Antoine étant occupé à se battre avec le code d'un tapis roulant qui n'avait pas encore mangé en Roumanie... enfin, j'ai pas tout compris).

Après un petit coup d'oeil sur googlemaps, nous nous décidons à prendre le métro jusqu'à la station Rosemont.

Avec notre horaire, manque de bol, on tombe sur l'heure de pointe et on est tout compressés (oui, vous pouvez nous plaindre). On arrive à la station Rosemont, et on commence à marcher sur la rue St-Denis. Après 10 minutes sans voir le moindre petit magasin, nous décidons de nous décaler vers une des rues parallèles où cela semblait "bouger" un peu plus. Résultat : on marche pendant 1h dans une rue où, certes, il y a des magasins, mais ceux-ci semblent très différents de ce à quoi je m'attendais ! En effet, à part quelques magasins de tissus qui me font de l'oeil, tous les autres ont l'air fort "cheap" (dirons nous). Nous noterons en passant que quiconque veut aller à un mariage ou à un bal pour moins de 50$ pourra sans trouver son bonheur dans un des 1350 magasins de robes du coin. Nous continuons à marcher jusqu'à ce que nous tombions sur la rue Jean-Talon. Le franc tombe. Plutôt que de descendre (vers la station Mont Royal), nous étions remontés. Vous l'aurez compris, les dieux de l'orientation ne se sont pas penchés sur nos berceaux.
Nous décidons de reprendre le métro à Jean-Talon, direction Mont-Royal, et tombons enfin sur la rue St Denis.

Tout de suite, on reconnait le style décrit par Meriem : les boutiques sont plus petites, plus "conviviales", et plus variées également. Coiffeurs, fringues, tatouages, BD, restos, librairies, chaussures... on trouve à peu près de tout. Les boutiques sont en grandes parties sur deux étages, avec une boutique dans le sous-sol/rez de chaussée, et une boutique au premier.
Nous tombons sur une très mignonne (et fort chère) chocolaterie où nous prenons 3 kilos chacun :

Ainsi que sur un magasin où nous rencontrons notre cher ami !

Vers 18h30, fatigués et attendus dans le quartier Ukrainiens, nous décidons de reprendre le métro (nous aurons vu Jean Talon 3 fois ce jour) pour rentrer près de notre cher Antoine avant de repartir à la rencontre de Kim, de son amie, et de Louis José Machin)

FLASH SPECIAL 4

Nous avons fait notre première lessive !

A tous les gens qui pensent qu'on glande...

Ceci est le fruit de notre dur labeur du jour :

Community : Web services with similar functionalities

-> a means to gather similar Web services regardless of who developped them, where they are located, and how they function (common functionality, distinct non-functional properties)

Similar functionalities -> Reputation acts as a factor of differentiation

What makes users return and bind to almost the same Web sites -> Reputation

Reputation : 2 perspectives :

-       Provider : in which community put his WS

Goal : signing up in reputable communities

-       User : which community to choose to identify the WS to invoke later, help him select communities that can offer to him WS that meet his quality expectations

Goal : be served by CWS with high and reliable quality of service

Reputation : opinion of the public toward a person, a group of people or an organization

Based on user ratings à subjective, easily manipulable

Community : master & slaves

Roles of master : leads the community

-       Attracting new WS using rewards

-       Convincing WS to stay

-       Nominating WS to participate in composition scenarios

Functions of  a community : 3 categories

-       Management (monitor all events happening in the community)

-       WS attraction & detention

-       Nomination & selection functions for composition

 Reputation based on several metrics

-       From the user’s perspective

o   Responsiveness : how fast a community master is at nominating a WS slave from his community that can handle the user’s request

o   InDemand : how much users are interested in a specific community more than in any other one

o   Satisfaction : subjective opinion of clients

Responsiveness and satisfaction : direct evaluation of interactions between users et CWS

InDemand : assessment of a community in relation to other communities

-       From the provider’s perspective

o   Selectivity : maximum likelihood of beign selected for fulfilling user’s request compared to all others communities

o   Market Share : ratio of the WS subscribed to a community to the total number of WS subscribed to all communities

o   Fairness : giving each provider almost the same opportunity of participation like its peer members in the community

Reputation-based architecture

-       Extended UDDI

Registry containing entries that describes individual WS

-       User Agent

Proxy between the user and other parties

-       Provider Agent

Proxy between the provider and other parties

-       Reputation System

Core component : 2 functions :

o   Maintaning a repository of runtime operational data needed to compute the performance metrics of a community

o   Ranking communities by their reputation using a ranking algorithm

Important that user and provider agents are independant parties in order to intercept trusted runtime data about each WS interaction

Reputation based on evaluation based on credibility

CWS may be encouraged to improve their reputation or damage other’s reputation by providing fake evaluation à need to find a architecture model with an incentive based reputation adjustment so that even if a community is capableof misleading the logging system in support of itself it will not take the risk to do that given the fact that they are aware of possible consequent penalty that would decrease the current reputation level

2 types of fake ratings :

-       Fake positive (to improve one’s reputation)

-       Fake negative (to degrade other’s reputation)

To counter this, 2 steps needed :

-       Recognition

-       Adjustment

Also needed : accurate logging file, responsability of controller agent (highly secured agent, and if compromised recognized by communities)

Controller Agent takes feedback files under surveillance, can fail to recognize fake feedback -> malicious WS consider this failure chance in their decision of cheating

Fake positive correction :

-       recognition : based on recent observable changes in the reputation of a community -> abnormal improvement of reputation, with regard of a predefined threshold

-       adjustment :  observation of the upcoming behaviour and

o   if faking confirmed -> reputation decreased by some applied penalties

o   if not à improvement of reputation taken as normal

Fake negative correction :

-       recognition : as fake positive

-       adjustement : observation of the upcoming behaviour and

o   if faking confirmed -> negatives are discarded and reward is assigned

o   if not and the community was complaining -> penalty applied

After having faked, detection probabilty by the controller agent is really high and faking again would be crazy because it would be detected and the penalty of 2 faking is too high to ever retaliate and improve again. So, it is an incentive not to fake.

WS alone can easily be overloaded and hence having a poor responsiveness

Solution : group different WS in a community -> improve performance and/or availability but more complex, need a proper management and master responsible for accepting and excluding WS

Good reputation = double sword : bring plenty of user’s requests -> overloading

Challenge : tradeoff between one’s capacity and market share -> WS not overloaded but not idle

Find such a tradeoff = stable reputation and market share level

Why a WS is encouraged to join a community that would possibly degrade its reputation ? Answer : survival is more critical than carrying on the current reputation level

WS able to handle requests unless overloaded (too big InDemand) -> poor QoS for some users that exceeds community capacity à drop in the user satisfaction -> drop in the reputation

Old communities more familiar with the network -> chaotic situation would less affect them (drop factor µ)

A community would be encouraged to join an other community even tough its reputation is decreased, the join is beneficial as long as the total performance is higher.

Reputation parameters :

-       Quality

Capacity of handling user’s requests in a timely fashion

-       Market Share

Extent to which the WS is active in the providers’ network

Seize malicious acts à maintain a sound reputation system

Failing to detect malicious acts -> false alarm :

-       Penalizing a good WS

-       Ignoring malicious WS

Need to find optimum penalty value which minimize malicious acts and maximize self-performance level

One-shot game :

Cg\community i	Fair	Malicious
Ignore	-	-
Penalize	-	Unique Nash Equilibrium

Repeated game :

Cg\community i	Fair	Malicious -> all the time = dominant strategy
Ignore	Pareto optimal  (if not aware of Cg accuracy level)	-
Penalize	-	(All the time) Unique Nash Equilibrium (if community not aware of Controller Agent previous chosen strategies)

By finding the right penalty, acting normal and being ignored is both nash and pareto optimal -> incentive to act normal

FLASH SPECIAL 3

Il va faire pluie sur nos tronches toute la semaine ! \o/