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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 / Conférence
External document link
https://hal.inria.fr/hal-01404913
Date
2016
Conference title
16ème Journées Francophones Extraction et Gestion des Connaissances, EGC 2016
Conference date
2016-01
Conference city
Reims
Conference country
France
Book title
16ème Journées Francophones Extraction et Gestion des Connaissances, EGC 2016
Book author
de Runz, Cyril; Crémilleux, Bruno
Publisher
RNTI
Pages
345-350
Metadata
Show full item record
Author(s)
Brabant, Quentin
Laboratoire 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
agrégation; données qualitatives

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