Algorithmes efficaces pour l’apprentissage de réseaux de préférences conditionnelles à partir de données bruitées

Efficient algorithms for learning conditional preference networks from noisy data

• Auteur / Autrice : Fabien Labernia
• Direction : Jamal Atif
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 27/09/2018
• Etablissement(s) : Paris Sciences et Lettres (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale SDOSE (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'analyse et modélisation de systèmes pour l'aide à la décision (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : Etablissement de préparation de la thèse : Université Paris Dauphine-PSL (1968-....)
• Jury : Président / Présidente : Isabelle Bloch
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jamal Atif, Isabelle Bloch, Antoine Cornuéjols, Frédéric Koriche, Brice Mayag, Bruno Zanuttini
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Antoine Cornuéjols, Frédéric Koriche

Mots clés

Mots clés contrôlés

Algorithmes

Algorithmes en ligne

Apprentissage automatique

Préférences (économétrie)

Systèmes d'aide à la décision

Mots clés libres

Apprentissage de préférences

Réseaux de préférences conditionnelles

Apprentissage en ligne

Préférences bruitées

Borne de McDiarmid

Preference learning

Conditional preference networks

Online learning

Noisy preferences

McDiarmid’s bound

Résumé

La croissance exponentielle des données personnelles, et leur mise à disposition sur la toile, a motivé l’émergence d’algorithmes d’apprentissage de préférences à des fins de recommandation, ou d’aide à la décision. Les réseaux de préférences conditionnelles (CP-nets) fournissent une structure compacte et intuitive pour la représentation de telles préférences. Cependant, leur nature combinatoire rend leur apprentissage difficile : comment apprendre efficacement un CP-net au sein d’un milieu bruité, tout en supportant le passage à l’échelle ?Notre réponse prend la forme de deux algorithmes d’apprentissage dont l’efficacité est soutenue par de multiples expériences effectuées sur des données réelles et synthétiques.Le premier algorithme se base sur des requêtes posées à des utilisateurs, tout en prenant en compte leurs divergences d’opinions. Le deuxième algorithme, composé d’une version hors ligne et en ligne, effectue une analyse statistique des préférences reçues et potentiellement bruitées. La borne de McDiarmid est en outre utilisée afin de garantir un apprentissage en ligne efficace.

The rapid growth of personal web data has motivated the emergence of learning algorithms well suited to capture users’ preferences. Among preference representation formalisms, conditional preference networks (CP-nets) have proven to be effective due to their compact and explainable structure. However, their learning is difficult due to their combinatorial nature.In this thesis, we tackle the problem of learning CP-nets from corrupted large datasets. Three new algorithms are introduced and studied on both synthetic and real datasets.The first algorithm is based on query learning and considers the contradictions between multiple users’ preferences by searching in a principled way the variables that affect the preferences. The second algorithm relies on information-theoretic measures defined over the induced preference rules, which allow us to deal with corrupted data. An online version of this algorithm is also provided, by exploiting the McDiarmid's bound to define an asymptotically optimal decision criterion for selecting the best conditioned variable and hence allowing to deal with possibly infinite data streams.