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Efficient algorithms for learning conditional preference networks from noisy data

dc.contributorParis Sciences et Lettres
dc.contributor.advisorAtif, Jamal
hal.structure.identifier
dc.contributor.authorLabernia, Fabien*
dc.date.accessioned2018-10-18T12:04:32Z
dc.date.available2018-10-18T12:04:32Z
dc.date.issued2018-09-27
dc.identifier.urihttps://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/18151
dc.description.abstractfrLa croissance exponentielle des données personnelles, et leur mise à disposition sur la toile, a motivé l’émergence d’algorithmes d’apprentissage de préférences à des fins de recommandation, ou d’aide à la décision. Les réseaux de préférences conditionnelles (CP-nets) fournissent une structure compacte et intuitive pour la représentation de telles préférences. Cependant, leur nature combinatoire rend leur apprentissage difficile : comment apprendre efficacement un CP-net au sein d’un milieu bruité, tout en supportant le passage à l’échelle ?Notre réponse prend la forme de deux algorithmes d’apprentissage dont l’efficacité est soutenue par de multiples expériences effectuées sur des données réelles et synthétiques.Le premier algorithme se base sur des requêtes posées à des utilisateurs, tout en prenant en compte leurs divergences d’opinions. Le deuxième algorithme, composé d’une version hors ligne et en ligne, effectue une analyse statistique des préférences reçues et potentiellement bruitées. La borne de McDiarmid est en outre utilisée afin de garantir un apprentissage en ligne efficace.fr
dc.language.isofr
dc.subjectApprentissage de préférencesfr
dc.subjectRéseaux de préférences conditionnellesfr
dc.subjectApprentissage en lignefr
dc.subjectPréférences bruitéesfr
dc.subjectBorne de McDiarmidfr
dc.subjectPreference learningen
dc.subjectConditional preference networksen
dc.subjectOnline learningen
dc.subjectNoisy preferencesen
dc.subjectMcDiarmid’s bounden
dc.subject.ddc006.3
dc.titleAlgorithmes efficaces pour l’apprentissage de réseaux de préférences conditionnelles à partir de données bruitéesfr
dc.titleEfficient algorithms for learning conditional preference networks from noisy dataen
dc.typeThèse
dc.contributor.editoruniversityUniversité Paris Dauphine
dc.description.abstractenThe rapid growth of personal web data has motivated the emergence of learning algorithms well suited to capture users’ preferences. Among preference representation formalisms, conditional preference networks (CP-nets) have proven to be effective due to their compact and explainable structure. However, their learning is difficult due to their combinatorial nature.In this thesis, we tackle the problem of learning CP-nets from corrupted large datasets. Three new algorithms are introduced and studied on both synthetic and real datasets.The first algorithm is based on query learning and considers the contradictions between multiple users’ preferences by searching in a principled way the variables that affect the preferences. The second algorithm relies on information-theoretic measures defined over the induced preference rules, which allow us to deal with corrupted data. An online version of this algorithm is also provided, by exploiting the McDiarmid's bound to define an asymptotically optimal decision criterion for selecting the best conditioned variable and hence allowing to deal with possibly infinite data streams.en
dc.identifier.theseid2018PSLED018
dc.subject.ddclabelIntelligence artificielle
hal.author.functionaut


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