| Téléchargement | - Voir le manuscrit accepté : Predicting User Preferences via Similarity-Based Clustering (PDF, 284 Kio)
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| Auteur | Rechercher : Qin, M.; Rechercher : Buffett, Scott; Rechercher : Fleming, Michael |
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| Format | Texte, Article |
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| Conférence | Canadian Artificial Intelligence Conference (AI 2008), May 27-30, 2008, Windsor, Ontario, Canada |
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| Résumé | Cet article examine l'idée de regrouper des relations de préférences partielles comme moyen de prévision des préférences de l'utilisateur par un agent. Compte tenu du grand nombre de résultats possibles dans un scénario type, comme une session de négociations automatisée, les techniques de demande de renseignements ne peuvent fournir qu'une spécification éparse des préférences de l'utilisateur. En regroupant des utilisateurs semblables, nous faisons appel à la notion selon laquelle des personnes ayant des préférences communes par rapport à un ensemble donné de résultats auront probablement des intérêts communs par rapport à d'autres résultats. Il est dès lors possible de prévoir les nouvelles préférences d'un utilisateur avec un degré de certitude élevé en examinant les préférences des autres utilisateurs faisant partie du même regroupement. Les expériences sur l'ensemble de données MovieLens indiquent que les préférences peuvent être prédites avec un taux d'exactitude de 70 % à 80 %. Nous montrons également qu'une procédure de correction des erreurs peut permettre d'obtenir un taux d'exactitude pouvant aller jusqu'à 98 %. |
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| Date de publication | 2008 |
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| Dans | |
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| Langue | anglais |
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| Numéro du CNRC | NRCC 50333 |
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| Numéro NPARC | 8913520 |
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| Exporter la notice | Exporter en format RIS |
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| Identificateur de l’enregistrement | acf0d9e0-0d11-4734-9b23-2c158831a61c |
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| Enregistrement créé | 2009-04-22 |
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| Enregistrement modifié | 2020-08-12 |
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