Une approche de réduction de dimensionnalité pour l'agrégation de préférences qualitatives
Brabant, Quentin; Couceiro, Miguel; Labernia, Fabien; Napoli, Amedeo (2016), Une approche de réduction de dimensionnalité pour l'agrégation de préférences qualitatives, in de Runz, Cyril; Crémilleux, Bruno, 16ème Journées Francophones Extraction et Gestion des Connaissances, EGC 2016, RNTI, p. 345-350
Type
Communication / ConférenceExternal document link
https://hal.inria.fr/hal-01404913Date
2016Conference title
16ème Journées Francophones Extraction et Gestion des Connaissances, EGC 2016Conference date
2016-01Conference city
ReimsConference country
FranceBook title
16ème Journées Francophones Extraction et Gestion des Connaissances, EGC 2016Book author
de Runz, Cyril; Crémilleux, BrunoPublisher
RNTI
Pages
345-350
Metadata
Show full item recordAuthor(s)
Brabant, QuentinLaboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications [LORIA]
Couceiro, Miguel
Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications [LORIA]
Labernia, Fabien
Laboratoire d'analyse et modélisation de systèmes pour l'aide à la décision [LAMSADE]
Napoli, Amedeo
Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications [LORIA]
Abstract (EN)
Nous présentons une méthode de réduction de dimensionnalité pour des données de préférences multicritères lorsque l'espace des évaluations est un treillis distributif borné. Cette méthode vise à réduire la complexité des procédures d'apprentissage d'un modèle d'agrégation sur des données qualitatives. Ainsi nous considérons comme modèle d'agrégation l'intégrale de Sugeno. L'apprentissage d'un tel modèle à partir de données empiriques est un problème d'optimisation à 2 n paramètres (où n est le nombre de critères considérés). La méthode de réduction que nous proposons s'appuie sur l'observation de certaines relations entre les éléments de ces données, et nous donnons des premiers résultats d'applications.Subjects / Keywords
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