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Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et

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1 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne Une architecture de systèmes de recommandation de combinaison ditems. Application au tourisme. Romain Picot-Clémente Le 7 Décembre

2 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France INTRO DUCTION 1.0 Côte-dOr Tourisme Missions Association loi 1901 Subventionnée par le Conseil Général Président : Jean-Pierre REBOURGEON 2

3 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France INTRO DUCTION 1.0 Côte-dOr Tourisme Missions Promouvoir le tourisme en Côte-dOr Conseiller, développer 3

4 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France INTRO DUCTION 2.0 Contexte Touristique Problèmes Objectifs industriels 4

5 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France INTRO DUCTION 2.0 Contexte Touristique Problèmes Objectifs industriels Pas de relation de conseil Pertinence Surcharge cognitive 5

6 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France INTRO DUCTION 2.0 Contexte Touristique Problèmes Objectifs industriels Ensemble doffres personnalisées Savoir-faire --> conseil 6

7 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France INTRO DUCTION 3.0 Domaine de Recherche Application Industrielle Résolution du problème de surcharge cognitive Proposition de recommandations ditems Systèmes de recommandation 7

8 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France INTRO DUCTION 3.0 Domaine de Recherche Application Industrielle Système de recommandation touristique Combinaison pertinente doffres (items) Prise en compte du savoir-faire de Côte dOr Tourisme Gestion de la mobilité 8

9 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France PLAN Etat de lArt Systèmes de recommandation Couche Sémantique Couche Utilisateur Couche Intelligence Architecture Définition du Problème Métaheuristiques Optimisation Combinatoire Ontologie Règles Métaheuristique Implémentation Interfaces Application Mobile 9

10 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France ETAT DE LART 1.0 Basés sur le contenu Basés sur le filtrage collaboratif Systèmes de recommandation Modélisation des items / utilisateur Comparaison 10

11 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France ETAT DE LART 1.0 Basés sur le contenu Basés sur le filtrage collaboratif Systèmes de recommandation Choix des autres utilisateurs Pas de modélisation items 11

12 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France ETAT DE LART 2.0 Vecteurs de mots-clefs Ontologie Réseaux sémantiques Méthodes basées sur le contenu Utilisateur Document/item comparaison 12

13 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France ETAT DE LART 2.0 Vecteurs de mots-clefs Ontologie Réseaux sémantiques Méthodes basées sur le contenu Mots-clefs + relations de cooccurrence Comparaison utilisateur/items 13 Document textuel(Item)

14 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France ETAT DE LART 2.0 Vecteurs de mots-clefs Ontologie Réseaux sémantiques Méthodes basées sur le contenu Pondérée --> comparaisons Modélise utilisateur + Indexe items --> correspondances 14

15 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France ETAT DE LART 2.0 Vecteurs de mots-clefs Ontologie Réseaux sémantiques Méthodes basées sur le contenu Pondérée --> comparaisons Modélise utilisateur + Indexe items --> correspondances Utilisateur Item comparaison 15

16 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France ETAT DE LART 2.0 Vecteurs de mots-clefs Ontologie Réseaux sémantiques Méthodes basées sur le contenu Pondérée --> comparaisons Modélise utilisateur + Indexe items --> correspondances Utilisateur 16

17 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France ETAT DE LART 3.0 Intérêt ontologie Savoir-faire Type de recommandations Formelle, Rigoureuse Expressivité Moteur dinférences Standardisée (owl) Outils nombreux 17

18 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France ETAT DE LART 3.0 Intérêt ontologie Savoir-faire Type de recommandations Liste ditems VS Combinaison 18

19 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France ETAT DE LART 3.0 Intérêt ontologie Savoir-faire Type de recommandations Non considéré dans les SR actuels Ontologie support 19

20 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France Trois couches Couche intelligence Couche sémantique Couche utilisateur Couche intelligence ARCHI TECTURE 1.0 Couche utilisateur Architecture générique 20

21 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France Trois couches Couche intelligence Couche sémantique Domaine / items Savoir-faire Ontologie ARCHI TECTURE 1.0 Couche utilisateur Architecture générique 21

22 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France Trois couches Couche intelligence Couche sémantique Liées au domaine Propres à lutilisateur ARCHI TECTURE 1.0 Couche utilisateur Architecture générique 22

23 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France Trois couches Couche intelligence Couche sémantique Déduire intérêts utilisateur sur items Rechercher combinaison ARCHI TECTURE 1.0 Couche utilisateur Architecture générique 23

24 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France ARCHI TECTURE 2.0 Modèle de domaine Modèle de buts Ontologie de domaine Items indexés Exemple Couche sémantique Exemple 24

25 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France ARCHI TECTURE 2.0 Modèle de domaine Modèle de buts Exemple Couche sémantique Exemple 25

26 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France ARCHI TECTURE 2.0 Modèle de domaine Modèle de buts Exemple Couche sémantique Exemple Savoir-faire Ontologie de buts Règles métiers 26

27 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France ARCHI TECTURE 2.0 Modèle de domaine Modèle de buts Exemple Couche sémantique Exemple Règle métier Pertinence des items dans ce but 27

28 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France ARCHI TECTURE 3.0 Partie statique Partie dynamique Couche utilisateur NomNom AgeAge Position géographique GenreGenre …… 28

29 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France ARCHI TECTURE 3.0 Partie statique Partie dynamique Couche utilisateur Buts utilisateur 29

30 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France ARCHI TECTURE 4.0 Couche intelligence Phase 1 : Projection/pondération Intérêt utilisateur sur items Partie dynamique --> poids 30 Intérêts utilisateurs Matrice Buts-Items

31 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France ARCHI TECTURE 4.0 Couche intelligence Phase 1 : Projection/pondération Intérêts utilisateurs 5 items : {item 1, item 2, item 3, item 4, item 5 } 3 buts : {Sportif, Entre_amis, Nature} Règles métiers 31 Matrice Buts-Items item 1 item 2 item 3 item 4 item 5 SportifEntre_amisNature

32 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France ARCHI TECTURE 4.0 Couche intelligence Phase 1 : Projection/pondération 5 items : {item 1, item 2, item 3, item 4, item 5 } 3 buts : {Sportif, Entre_amis, Nature} Règles métiers Poids dintérêts utilisateur : item 1 item 2 item 3 item 4 item 5 Partie dynamique (utilisateur) : Sportif Entre_amis Nature 32 item 1 item 2 item 3 item 4 item 5 SportifEntre_amisNature Intérêts utilisateurs Matrice Buts-Items

33 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France ARCHI TECTURE 5.0 Couche intelligence Phase 2 : Recherche combinatoire Algorithme Pattern de combinaison Fonction de comparaison Algorithme de recherche Pattern de combinaison Fonction de pertinence 33

34 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France ARCHI TECTURE 5.0 Couche intelligence Phase 2 : Recherche combinatoire Algorithme Pattern de combinaison Fonction de pertinence 34

35 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France ARCHI TECTURE 5.0 Couche intelligence Phase 2 : Recherche combinatoire Algorithme Pattern de combinaison Fonction de pertinence Comparer combinaisons Corrélation entre items Dépend application 35

36 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France ARCHI TECTURE 5.0 Couche intelligence Phase 2 : Recherche combinatoire Algorithme Pattern de combinaison Fonction de pertinence Explosion combinatoire Méthode exacte trop lente Métaheuristiques Dépend application (temps, qualité, nbre résultats, …) activités, 1000 restaurants, 1000 hôtels 2 milliards de combinaisons

37 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France OPTIMISATION COMBINATOIRE 1.0 Problème touristique Définitions Meilleurs items Pattern touristique Proximité 37

38 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France OPTIMISATION COMBINATOIRE 1.0 Problème touristique Définitions Items Pattern Combinaison Définitions avec un poids 38

39 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France OPTIMISATION COMBINATOIRE 2.0 Dispersion combinaison Dispersion modérée Quantifie éloignement Ecart-type coordonnées 39

40 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France OPTIMISATION COMBINATOIRE 2.0 Dispersion combinaison Dispersion modérée Eloignement subjectif Tolérance de dispersion Minimiser 40

41 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France OPTIMISATION COMBINATOIRE 3.0 Sous-combinaison Exemple Pattern Dispersion modérée 41

42 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France OPTIMISATION COMBINATOIRE 3.0 Sous-combinaison Exemple 42

43 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France OPTIMISATION COMBINATOIRE 4.0 Poids de combinaison Pertinence de combinaison Moyenne poids items Maximiser 43

44 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France OPTIMISATION COMBINATOIRE 4.0 Poids de combinaison Pertinence de combinaison Agrégation poids, dispersions modérées Maximiser 44

45 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France OPTIMISATION COMBINATOIRE 5.0 Problème de sac à dos Différences Positionnement Problème de sac à dos multidimensionnel à choix multiple 45 Capacité max Maximiser valeur totale Items

46 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France OPTIMISATION COMBINATOIRE 5.0 Problème de sac à dos Différences Positionnement Problème de sac à dos multidimensionnel à choix multiple 46

47 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France OPTIMISATION COMBINATOIRE 5.0 Problème de sac à dos Différences Positionnement Problème de sac à dos multidimensionnel à choix multiple Plusieurs items dun même type Ordonnancement important 47

48 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France OPTIMISATION COMBINATOIRE 6.0 Principe Inconvénient Métaheuristique Avantage Parcours non linéaire espace Caractère semi-aléatoire 48

49 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France OPTIMISATION COMBINATOIRE 6.0 Principe Inconvénient Métaheuristique Avantage Flexibilité Rapidité Accessibilité 49

50 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France OPTIMISATION COMBINATOIRE 6.0 Principe Inconvénient Métaheuristique Avantage Optimum pas assuré 50

51 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France OPTIMISATION COMBINATOIRE 7.0 Méthodes basées sur une population Méthodes à état simple Classes de métaheuristique Algo génétique, Colonie de fourmis, … Echantillon de solutions Couteux en temps 51

52 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France OPTIMISATION COMBINATOIRE 7.0 Méthodes basées sur une population Méthodes à état simple Passage dune solution à une autre itérativement Plus rapide Classes de métaheuristique 52

53 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France OPTIMISATION COMBINATOIRE 8.0 Méthodes gloutonnes Méthodes à état simple Hill-Climbing Recherche locale itérée Méthode Tabou Recuit simulé 53 Méthode aveugle Très rapide

54 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France OPTIMISATION COMBINATOIRE 8.0 Méthodes gloutonnes Méthodes à état simple Hill-Climbing Recherche locale itérée Méthode Tabou Recuit simulé Rapide Minima locaux 54

55 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France OPTIMISATION COMBINATOIRE 8.0 Méthodes gloutonnes Méthodes à état simple Hill-Climbing Recherche locale itérée Méthode Tabou Recuit simulé 55 Hill-Climbing itéré Meilleure solution que Hill-Climbing Possiblement long

56 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France OPTIMISATION COMBINATOIRE 8.0 Méthodes gloutonnes Méthodes à état simple Hill-Climbing Recherche locale itérée Méthode Tabou Recuit simulé 56 Itère : recherche optimum dans le voisinage dune solution Liste Tabou des optima Enfermement dans un même voisinage

57 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France OPTIMISATION COMBINATOIRE 8.0 Méthodes gloutonnes Méthodes à état simple Hill-Climbing Recherche locale itérée Méthode Tabou Recuit simulé 57 Sort des optima locaux Rapide Paramètres nombreux

58 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France IMPLEM ENTATION 1.0 Avant Après Intégration système 58

59 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France IMPLEM ENTATION 1.0 Avant Après Intégration système 59

60 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France IMPLEM ENTATION 2.0 Ontologie de domaine Modèle de buts Couche sémantique Vues sur BDD Table descriptive Traduction --> Ontologie Peuplement Enrichissement BDD Tables Programme de traduction Ontologie Expert du tourisme Aperçu 60

61 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France IMPLEM ENTATION 2.0 Ontologie de domaine Modèle de buts Couche sémantique Aperçu Hôtel_possède_restaurant Aperçu 61

62 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France IMPLEM ENTATION 2.0 Ontologie de domaine Modèle de buts Couche sémantique Aperçu Identifier buts pour séjour Ajouter dans ontologie de buts Définir règles Aperçu 62

63 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France IMPLEM ENTATION 2.0 Ontologie de domaine Modèle de buts Couche sémantique Aperçu Entre amis En amoureux Nature Sportif Famille Vignoble Culturel Bien être But Root 63

64 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France IMPLEM ENTATION 3.0 Partie dynamique Couche utilisateur Partie statique Entre amis En amoureux Nature Sportif Famille Vignoble Culturel Bien être But Root 64

65 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France IMPLEM ENTATION 3.0 Partie dynamique Couche utilisateur Partie statique Position géographique Tolérance de dispersion Nombre de jours Type dhébergement Date 65

66 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France IMPLEM ENTATION 4.0 Pattern Couche intelligence Tolérance Type hébergement Nombre de jours Geolocalisation Construction dynamique De base : 66

67 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France IMPLEM ENTATION 4.0 Couche intelligence Aucun Général Spécifique Plusieurs types Pattern Tolérance Type hébergement Nombre de jours Geolocalisation 67

68 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France IMPLEM ENTATION 4.0 Couche intelligence Pattern Tolérance Type hébergement Nombre de jours Geolocalisation 2 jours : 68

69 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France IMPLEM ENTATION 4.0 Couche intelligence Pattern Tolérance Type hébergement Nombre de jours Géolocalisation 69

70 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France IMPLEM ENTATION 4.0 Couche intelligence Pattern Tolérance Type hébergement Nombre de jours Geolocalisation 70

71 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France IMPLEM ENTATION 5.0 Initialisation Couche intelligence: Recuit simulé Benchmarks Température élevée Combinaison aléatoire Energie : Algorithme Variation dénergie 71

72 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France IMPLEM ENTATION 5.0 Initialisation Couche intelligence: Recuit simulé Algorithme Décroissance par palier de température 2000 modifications élémentaires à chaque palier Taux dacceptation mauvaise solution selon température Benchmarks Variation dénergie 72

73 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France IMPLEM ENTATION 5.0 Initialisation Couche intelligence: Recuit simulé Algorithme Benchmarks Variation dénergie 73 T0T0 T1T1 T2T2 T3T3 …

74 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France IMPLEM ENTATION 5.0 Initialisation Couche intelligence: Recuit simulé Algorithme Variation dénergie Benchmarks Jeux de données aléatoiresJeux de données réelles Energie moyenne Temps moyen (ms)Energie moyenneTemps moyen (ms) Recuit simulé Hill-Climbing Meilleure énergie trouvée Jeu de données aléatoires : items Jeu de données réelles : 4096 items Energie : Recuit simulé >> Hill-Climbing Temps : Hill-Climbing > Recuit simulé Temps < 500 ms (quasi-temps réel) 74

75 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France INTER FACE 1.0 Buts utilisateur Proposition Données statiques Application mobile 75

76 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France Buts utilisateur Proposition Données statiques Application mobile INTER FACE

77 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France Buts utilisateur Proposition Données statiques Application mobile INTER FACE

78 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France CON CLUSION 1.0 Apports Perspectives Architecture de SR de combinaisons ditems + savoir-faire Problème doptimisation combinatoire touristique Implémentation architecture dans le tourisme 78

79 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France Apports Perspectives Evolution vers un système hybride Propagation poids dans ontologie Ontologie support dinférence Implémentation dans différents domaines CON CLUSION

80 Romain Picot-Clémente – - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et (LE2I – UMR CNRS 5158) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, Dijon Cedex, France Romain PICOT-CLEMENTE 80


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