Direction de recherche : Patrice PERNY

Modèles graphiques décomposables pour la décision individuelle et collective

Cette thèse porte sur l'utilisation des GAI-Nets, un modèle graphique pour la représentation compacte de préférences, pour atteindre des fonctionnalités propres à un système de recommandation dans le cadre où l'espace d'alternatives a une structure combinatoire de grande taille. Typiquement, les systèmes de recommandation sur le Web utilisent des techniques bien adaptées au conseil d'articles fortement standardisés, tels que les CDs et les DVDs, mais impraticables dans un cadre combinatoire. Par ailleurs, les systèmes de recommandation pour le cadre combinatoire sont souvent fondés sur des modèles supposant une indépendance entre attributs qui assure la modélisation des préférences par une utilité additive. Les GAI-Nets permettent des interactions entre les attributs, étant ainsi plus généraux. Nos problématiques clés sont le choix et le rangement des k-meilleures alternatives. Nous étudions également le problème de la recherche de solutions de compromis selon des critères non-linéaires dans le cadre de la décision collective/multicritère, et aussi l'élicitation des GAI-Nets. Nous proposons des algorithmes adaptés à la résolution de tels problèmes et, finalement, nous construisons une application Web pour appliquer les techniques développées dans une situation décisionnelle concrète.

Publications 2002-2008

• 2008
  • S. Queiroz : “Modèles graphiques décomposables pour la décision individuelle et collective”, soutenance de thèse, soutenance 12/11/2008, direction de recherche Perny, Patrice (2008)
  • Ch. Gonzales, P. Perny, S. Queiroz : “Preference Aggregation with Graphical Utility Models”, Proceedings of the 23^rd AAAI conference on Artificial Intelligence, Chicago, Illinois, United States, pp. 1037-1042 (2008)
  • Ch. Gonzales, P. Perny, S. Queiroz : “{GAI}-Networks: Optimization, Ranking and Collective Choice in Combinatorial Domains”, Foundations of Computing and Decision Sciences, vol. 33 (1), pp. 3-24 (2008)
• 2007
  • S. Queiroz : “Multiperson Choquet-Compromise Search on Large Combinatorial Domains”, 2^nd IEEE International Workshop on Soft Computing Applications SOFA, Oradea, Romania, pp. 187-192, (IEEE Computational Intelligence Society) (2007)
  • Ch. Gonzales, P. Perny, S. Queiroz : “Collective decision making in combinatorial domains using {GAI}-networks”, Proceedings of the 65^th Meeting of the European Working Group ``Multiple Criteria Decision Aiding'', Poznan, Poland, pp. 5-5 (2007)
  • S. Queiroz : “Adaptive preference elicitation for top-k recommendation tasks using GAI-networks”, Proceedings of the 25^th IASTED International Multi-Conference Artificial Intelligence and Applications, Innsbruck, Austria, pp. 579-584, (ACTA Press) (2007)
  • S. Queiroz, Ch. Gonzales, P. Perny : “Décision collective avec des réseaux {GAI}”, 8^e Congrès de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision (ROADEF 2007), Grenoble, France, pp. 217-227, (Presses Universitaires de Grenoble) (2007)
  • Ch. Gonzales, P. Perny, S. Queiroz : “Réseaux {GAI} pour la prise de décision”, Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, vol. 21 (4), pp. 555-587, (Lavoisier) (2007)
• 2006
  • Ch. Gonzales, P. Perny, S. Queiroz : “Preference aggregation in combinatorial domains using GAI-nets”, DIMACS - LAMSADE Workshop on Voting Theory And Preference Modelling, vol. 6, ANNALES DU LAMSADE, Paris, France, pp. 165-179 (2006)
• 2004
  • S. Queiroz, F. De Carvalho : “Making Collaborative Group Recommendations Based on Modal Symbolic Data”, SBIA 2004 - 17^th Brazilian Symposium on Artificial Intelligence, vol. 3171, Lecture Notes in Computer Science, Sao Luis, Maranhao, Brazil, pp. 307-316, (Springer-Verlag) (2004)
  • S. Queiroz, F. De Carvalho : “A Symbolic Model-based Approach for Making Collaborative Group Recommendations”, 9^th Meeting of the International Federation of Classification Societies (IFCS), Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organisation, Chicago, United States, pp. 361-370, (Springer-Verlag) (2004)
• 2002
  • S. Queiroz, F. De Carvalho, G. Ramalho, V. Corruble : “Making Recommendations for Groups Using Collaborative Filtering and Fuzzy Majority”, SBIA 2002 - 16^th Brazilian Symposium on Artificial Intelligence, vol. 2507, Lecture Notes in Artificial Intelligence, Porto de Galinhas/Recife, Brazil, pp. 248-258, (Springer) (2002)