Learning Ordinal Preferences on Multiattribute Domains: the Case of CP-nets
| Autor: | Jérôme Lang, Frédéric Koriche, Yann Chevaleyre, Jérôme Mengin, Bruno Zanuttini |
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| Přispěvatelé: | Laboratoire d'analyse et modélisation de systèmes pour l'aide à la décision (LAMSADE), Université Paris Dauphine-PSL, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Agents, Apprentissage, Contraintes (COCONUT), Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM), Argumentation, Décision, Raisonnement, Incertitude et Apprentissage (IRIT-ADRIA), Institut de recherche en informatique de Toulouse (IRIT), Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Equipe MAD - Laboratoire GREYC - UMR6072, Groupe de Recherche en Informatique, Image et Instrumentation de Caen (GREYC), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Ingénieurs de Caen (ENSICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Ingénieurs de Caen (ENSICAEN), Normandie Université (NU), Johannes Fürnkranz, Eyke Hüllermeier, ANR-06-BLAN-0383,CANAR,Constraint Acquisition aNd Automatic Reformulation(2006), ANR-05-BLAN-0384,PHAC,Représentation, élicitation et agrégation de préférences sur des domaines combinatoires : nouvelles méthodes et applications.(2005) |
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2010 |
| Předmět: |
Active learning (machine learning)
Target Concept Passive Learning 02 engineering and technology Machine learning computer.software_genre [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI] 020204 information systems 0202 electrical engineering electronic engineering information engineering Set (psychology) Transitive Closure Mathematics Structure (mathematical logic) Preference learning Preference Relation Learnability business.industry [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation Preference Conditional Preference [INFO.INFO-MA]Computer Science [cs]/Multiagent Systems [cs.MA] Passive learning 020201 artificial intelligence & image processing Artificial intelligence Preference relation business computer |
| Zdroj: | Preference Learning Johannes Fürnkranz; Eyke Hüllermeier. Preference Learning, Springer, pp.273-296, 2010, ⟨10.1007/978-3-642-14125-6_13⟩ Preference Learning ISBN: 9783642141249 |
| DOI: | 10.1007/978-3-642-14125-6_13⟩ |
| Popis: | International audience; A recurrent issue in decision making is to extract a preference structure by observing the user's behavior in different situations. In this paper, we investigate the problem of learning ordinal preference orderings over discrete multi-attribute, or combinatorial, domains. Specifically, we focus on the learnability issue of conditional preference networks, or CP- nets, that have recently emerged as a popular graphical language for representing ordinal preferences in a concise and intuitive manner. This paper provides results in both passive and active learning. In the passive setting, the learner aims at finding a CP-net compatible with a supplied set of examples, while in the active setting the learner searches for the cheapest interaction policy with the user for acquiring the target CP-net. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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