2015-01-23 Elicitation de préférences pour les systèmes de recommandation

Vendredi 23 janvier 2015, Salle de séminaires du Lirmm, Paolo Viappiani (LIP6, France)

Elicitation de préférences pour les systèmes de recommandation

Beaucoup d'applications, comme les systèmes d'aide à la décision ou les systèmes de recommandation,ont besoin de raisonner sur les préférences de l'utilisateur. Cependant, acquérir les préférences de l'utilisateur est un challenge pour pliusieurs raisons. Premièrement, l'élicitation des préférences de l'utilisateur est habituellement assez coûteux (en termes de temps, d'effort cognitif, etc.). Deuxièmement, beaucoup de problèmes de décision donnent des résultats volumineux ou de grands espaces de décision. Troisièmement, les utilsateurs sont intrinsèquement "bruyants" et incohérents. Comme les paradigmes classiques d'élicitation venant de la théorie de la décision sont inutilisables pour des applications logicielles actuelles, plusieurs approches ont été récemment proposées dans les champs scientifiques de l'Intelligence Artificielle et l'Apprentissage Automatique. Cette présentation, après une introduction aux systèmes de recommandation, pasera en revue les techniques les plus saillantes d'élicitation de préférences (aussi appelée apprentissage de préférences dans la communauté Apprentissage Automatique), en particulier l'apprentissage à partir de données de rang. Nous mettrons l'accent sur les méthodes interactives qui cherchent à poser les questions les plus informantes de façon à faire des recommandations de bonne qualité (voire optimales) avec une connaissance fragmentaire de la fonction d'utilité de l'utilisateur.

Dernière mise à jour le 09/10/2015