DOS SANTOS Ludovic

Docteur
Équipe : MLIA
Date de départ : 31/12/2017
Direction de recherche : Patrick GALLINARI
Co-encadrement : PIWOWARSKI Benjamin

Apprentissage de représentations pour des données relationnelles

Dans un premier temps, nous avons proposé un modèle pour la tâche d'étiquetage de noeuds issus de graphes hétérogènes.
Contrairement à d'autres modèles de l'état de l'art, notre modèle est capable d'apprendre simultanément les poids des arcs, les représentations et les classifieurs. Afin de permettre de prendre en compte l’incertitude de la représentation des entités, nous nous alors intéressés à’l’utilisation de représentations gaussiennes. Nous avons tout d’abord étendu notre premier modèle, puis, dans un second temps, nous avons proposé un algorithme pour la prévision des séries temporelles relationnelles où les observations sont non seulement corrélées au sein de chaque série, mais aussi entre les différentes séries.
Enfin, nous avons appliqué l'approche d'apprentissage de la représentation gaussienne à la tâche de filtrage collaboratif.
Ce travail préliminaire avait pour but d'observer si les propriétés des représentations gaussiennes apprises sur les deux tâches précédentes sont également vérifiées pour l'ordonnancement. Le but de ce travail était de généraliser cette approche à des données plus complexes et non plus seulement des graphes bipartis entre les utilisateurs et les produits.
Finalement, nous avons utilisé des représentations gaussiennes pour le filtrage collaboratif, montrant encore une fois leur intérêt tant au niveau théorique qu’expérimental.
Soutenance : 13/12/2017 - 10h - Site Jussieu 25-26/105
Membres du jury :
M. Rémi Gilleron, Professeur, Université Lille 3 – Lille - France [Rapporteur]
M. Thierry Artières, Professeur, Université d'Aix Marseille – Marseille - France [Rapporteur]
M. Younès Bennani, Professeur, Université Paris 13 – Paris - France
Mme. Marie-Jeanne Lesot, Maître de conférence, LIP6 - Paris - France
M. Benjamin Piwowarski, Chargé de recherche, LIP6- Paris - France
M. Patrick Gallinari, Professeur, LIP6- Paris - France

Publications 2016-2018

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