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Recommandation par inférence bayésienne. Application à la configuration de produit

Fargier, Hélène and Gimenez, Pierre-François and Mengin, Jérôme Recommandation par inférence bayésienne. Application à la configuration de produit. (2018) Revue d'Intelligence Artificielle, 32 (1). 39-74. ISSN 0992-499X

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Official URL: https://doi.org/10.3166/ria.32.39-74

Abstract

Cet article traite du problème de la recommandation de valeurs dans le cadre de la configuration interactive de produit. L'idée est d'apprendre, hors ligne et à partir d'un historique de vente, des indépendances entre variables sous la forme d'un réseau bayésien ; on peut ensuite utiliser les tables du réseau bayésien appris pour recommander, à chaque étape de la configuration, les options les plus probablement choisies ; ou on peut estimer directement à partir de l'historique les probabilités nécessaires : nous proposons pour cela une variation de l'algorithme Recursive Conditioning. Nos expérimentations sur des données réelles montrent que ces approches sont compatibles avec une exploitation en ligne en termes de temps CPU et possèdent une très bonne précision : leur taux de succès est proche du meilleur possible.

Item Type:Article
Additional Information:https://ria.revuesonline.com/article.jsp?articleId=39089
Audience (journal):International peer-reviewed journal
Uncontrolled Keywords:
Institution:Université de Toulouse > Institut National Polytechnique de Toulouse - INPT (FRANCE)
French research institutions > Centre National de la Recherche Scientifique - CNRS (FRANCE)
Université de Toulouse > Université Toulouse III - Paul Sabatier - UPS (FRANCE)
Université de Toulouse > Université Toulouse - Jean Jaurès - UT2J (FRANCE)
Université de Toulouse > Université Toulouse 1 Capitole - UT1 (FRANCE)
Laboratory name:
Statistics:download
Deposited By: IRIT IRIT
Deposited On:11 Jun 2019 10:10

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