Apprentissage de préférences à partir d'une ontologie formelle : méthodes et application en antibiothérapie - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2019

Apprentissage de préférences à partir d'une ontologie formelle : méthodes et application en antibiothérapie

Résumé

L'apprentissage des préférences est un problème de recherche qui a reçu beaucoup d'attention en intelligence artificielle ces dernières années. Il s'agit d'apprendre un modèle de préférences à partir de préférences observées. Ce modèle peut ensuite être utilisé pour obtenir une meilleure compréhension des préférences, et/ou pour effectuer des prédictions sur de nouvelles instances du problème. Les préférences sont généralement apprises à partir de données, par exemple sous la forme d'une matrice « instances × attributs ». Cependant, lorsque le domaine d'application est complexe, il peut être intéressant d'effectuer l'apprentissage à partir d'une ontologie formelle. Mais cela est plus difficile car (1) tous les attributs impac-tant les préférences n'ont pas nécessairement le même domaine, et (2) certains attributs peuvent correspondre à des propriétés n-aires (réifiées dans l'ontologie). Dans cet article, nous proposons une méthode pour l'apprentissage d'un modèle de préférence à partir d'une ontologie, et prenant en compte notamment des attributs définis sur des domaines multiples, des propriétés n-aires, et des valeurs manquantes. Les préférences apprises peuvent alors venir enrichir l'ontologie. Elle « projette » tous les attributs sur une même classe d'individus, et ensuite des méthodes d'apprentissage de préférences plus classiques peuvent être employées. Nous avons appliqué cette méthode à une ontologie des antibiotiques. À partir de cette ontologie, nous avons explicité le modèle de préférence utilisé par les experts lorsqu'ils recommandent des antibiotiques dans les guides de bonnes pratiques, et en particulier quelle sont les propriétés importantes pour un antibiotique et comment les experts gèrent les informations manquantes.
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Dates et versions

hal-02264221 , version 1 (06-08-2019)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02264221 , version 1

Citer

Jean-Baptiste Lamy, Karima Sedki, Rosy Tsopra. Apprentissage de préférences à partir d'une ontologie formelle : méthodes et application en antibiothérapie. Ingénierie des Connaissances (IC), Jul 2019, Toulouse, France. ⟨hal-02264221⟩
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