L'intégrale de Choquet discrète pour l'agrégation de pertinence multidimensionnelle

International audienceDans ce papier, nous nous intéressons à étudier le problème de l'agrégation multicritères dans le domaine de la recherche d'information (RI). Nous proposons une nouvelle approche basée sur l'intégrale de Choquet pour l'agrégation de pertinence multidimensionnelle. La principale originalité de cet opérateur, outre sa capacité à modéliser des interactions entre les différentes dimensions de pertinence, est sa capacité à généraliser de nombreuses fonctions d'agrégation classiques. L'évaluation de l'efficacité de notre approche est effectuée dans une tâche de recherche de tweets, où les critères conjointement utilisés sont, la pertinence thématique, l'autorité et la fraîcheur. Les résultats expérimentaux obtenus sur la collection de test fournie par la tâche Microblog de TREC 2011 montrent la pertinence de notre proposition

Décision multicritère : un système de recommandation pour le choix de l'opérateur d'agrégation

Les systèmes de recommandation sont de plus en plus populaires. Les travaux issus de cette thèse se situent dans le domaine de l’Aide à la Décision Multi-Critère (MultiCriteria Decision Analysis MCDA). Dans le domaine du MCDA, il existe de nombreuses méthodes d’agrégation. Cette diversité des méthodes d'agrégation et des situations décisionnelles fait qu'il n'existe pas de super méthode applicable dans toutes les situations décisionnelles. La question est alors de savoir comment choisir un opérateur d'agrégation approprié face à un problème de décision donné ? Nous essayons dans cette thèse d'avoir des éléments de réponse à cette question, d’une part en étudiant les systèmes d’aide à la décision, d’autre part en analysant différents opérateurs d’agrégation présents dans la littérature. Ce qui nous a permis de mettre en place un système de recommandation mettant en œuvre plusieurs opérateurs d’agrégation. Lors d’une procédure d’agrégation, l’utilisateur a la possibilité de choisir un opérateur d’agrégation parmi les opérateurs disponibles. Il peut aussi se laisser proposer un opérateur d’agrégation par le système. L’opérateur d’agrégation le plus approprié au problème de décision du décideur est choisi selon plusieurs paramètres.Recommendation systems are becoming more popular. This PhD focusses on MultiCriteriaDecision Analysis (MCDA). For MCDA, it exists multiplication lot of aggregation methods. This diversity of aggregation methods and decision-making situations means that there is no super method applicable in all decision-making situations. The question then is how to choose an appropriate aggregation operator for a given decision problem? In this thesis, we try to have some answers to this question, on the one hand by studying the decision support systems, on the other hand by analyzing different aggregation operators present in the literature. This allowed us to set up a recommendation system implementing several aggregation operators. During an aggregation procedure, the user has the possibility of choosing an aggregation operator from among the available operators. It can also be offered an aggregation operator by the system. The aggregation operator most appropriate to the decision-maker's decision problem is chosen according to several parameters