Thèse soutenue

Raffinement progressif et personnalisé des requêtes de préférences dans un espace hautement dimensionnel
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Auteur / Autrice : Isma Sadoun
Direction : Karine Bennis-ZeitouniYann Loyer
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance en 2014
Etablissement(s) : Versailles-St Quentin en Yvelines

Mots clés

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Résumé

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L’utilisation de préférences permet de personnaliser la recherche multi-critères et d’accroître la pertinence du résultat. L’exemple le plus connu est celui des requêtes skyline, basées sur le concept de dominance défini par Pareto. Ces requêtes permettent d éliminer les n-uplets dominés par d’autres n-uplets. L’utilisateur pourra alors choisir parmi les n-uplets qui ne sont pas dominés, que l’on peut considérer comme les meilleurs choix. Cependant, l’un des principaux problèmes des requêtes skyline est l’augmentation trop importante de la taille du résultat lorsque le nombre de dimensions, ou critères, augmente, rendant le choix par l’utilisateur difficile. Cette thèse apporte différentes solutions à ce problème. L’idée générale est d’étendre les relations de dominances en introduisant des critères plus flexibles et personnalisés pour comparer les n-uplets, puis de les combiner progressivement afin de satisfaire au mieux les besoins de l’utilisateur. Des extensions ont été apportées à l’opérateur skyline afin d’offrir à l’utilisateur la possibilité de classer les n-uplets de choisir la meilleure sélection ou encore de sélectionner les k meilleures solutions. L’utilisateur peut ainsi utiliser successivement plusieurs relations de préférences en les ordonnant afin de prendre en compte les priorités ou niveau de fiabilité qu’il attribue à chacune. Les algorithmes sont détaillés ainsi que l’expérimentation permettant de valider nos approches.