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Sur la complexité de l’apprentissage de préférences séparables de type ceteris paribus

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short-LangMengin.pdf (322.4Kb)
Date
2009
Dewey
Intelligence artificielle
Sujet
Preference learning; CP-nets; Apprentissage de préférences
Conference name
MFI'09 5e journées francophones Modèles formals de l'interaction
Conference date
06-2009
Conference city
Lannion
Conference country
France
URI
https://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/4008
Collections
  • LAMSADE : Publications
Metadata
Show full item record
Author
Lang, Jérôme
Mengin, Jérôme
Type
Communication / Conférence
Item number of pages
10
Abstract (FR)
Nous nous intéressons à l’apprentissage de relations de préférences sur des domaines multi-attributs (ou combinatoires), en faisant une hypothèse très simple d’indépendance entre les attributs: nous supposons que les préférences sur les différents attributs sont séparables. Etant donné un ensemble d’exemples, consistant chacun en une comparaison entre deux alternatives, nous voulons produire un CP-net séparable, consistant en une collection de préférences locales, une par attribut, qui soit compatible avec les exemples. Nous considérons trois formes de compatibilité entre un CP-net et un ensemble d’exemples ; pour chacune nous donnons une caractérisation ainsi que des résultats de complexité.
Abstract (EN)
We address the problem of learning preference relations on multi-attribute (or combinatorial) domains. We do so by making a very simple hypothesis about the dependence structure between attributes that the preference relation enjoys, namely separability (no preferential dependencies between attributes). Given a set of examples consisting of comparisons between alternatives, we want to output a separable CP-net, consisting of local preferences on each of the attributes, that fits the examples. We consider three forms of compatibility between a CP-net and a set of examples, and for each of them we give useful characterizations as well as complexity results.

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