Preference modeling and learning with application to recommandation in print systems
type: Dataset
description: Cette thèse porte sur la modélisation et l'apprentissage automatique des préférences, dans le contexte industriel de l'impression en grand format. En particulier, nous nous intéressons à l'automatisation de la configuration d'impression. De par la palette des comportements possibles, cette fonctionnalité n'est triviale, ni à concevoir, ni à utiliser. Nous proposons une nouvelle approche pour en améliorer les deux aspect complémentaires : évolutivité et utilisabilité. Notre réalisation principale est un système de recommandation adaptatif, basé sur trois contributions originales : une modélisation de la configuration d'impression grand format à partir d'un modèle de préférence, sous la forme de problèmes d'optimisation sous contraintes, un modèle des préférences de l'imprimeur, sous la forme de fonctions d'utilité additive linéaires par morceaux, basée sur une famille d'attributs adaptée, un algorithme d'apprentissage automatique d'ordonnancements à partir de données comparatives. Basé sur l'algorithme rankSVM (noyau linéaire), notre méthode d'apprentissage permet d'adapter la complexité de l'espace de description des données, tout en conservant la linéarité
identifier: NNT: 2009PA066276
issued: 2026-05-11T11:11:51.859251
language: fr
modified: 2026-05-11T11:11:51.859257
contact point: Organization
  fn: CCSD
keyword: apprentissage-dordonnancement
keyword: evaluation-de-lutilisabilite
keyword: impression-grand-format
keyword: infoeu-reposemanticsdoctoralthesis
keyword: infoinfo-secomputer-science-cssoftware-engineering-csse
keyword: modelisation-des-preferences
keyword: no-data
keyword: programmation-lineaire-en-nombres-entiers
keyword: systeme-de-recommandation
keyword: theses
landing page: https://theses.hal.science/tel-00814267

Preference modeling and learning with application to recommandation in print systems
type: Distribution
format: HTML
issued: 2026-05-11T11:11:51.862683
modified: 2026-05-11T11:11:51.836763
access URL: https://theses.hal.science/tel-00814267

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type: Agent