Jeux de coalitions hédoniques à concepts de solution multiples

Accès personnalisé à de multiples serveurs d'informations

RÉSUMÉ .Cet article décrit une approche de la recherche d’information permettant l’accès personnalisé à plusieurs serveurs d’information. L’accès à des serveurs d’informations distribués est souvent effectué en trois étapes, la première consiste à sélectionner les serveurs pertinents pour la requête, puis soumettre la requête à ces serveurs sélectionnés et finalement fusionner les résultats ret...

Accès personnalisé à des sources de données multiples: évaluation de deux approches de reformulation de requêtes

RÉSUMÉ. Les systèmes de médiation actuels permettent un accès transparent à un ensemble de sources de données hétérogènes. Le but de la personnalisation est de faciliter l’expression du besoin de l’utilisateur et lui permettre d’obtenir des informations pertinentes en exploitant au mieux ses préférences regroupées dans un profil. Dans un contexte de médiation, la personnalisation doit tenir com...

Adaptation du Virus de l'Echtyma Contrgieux à la Culture de Cellules de Singe

Approche de présélection multicritère à base de traces pour la prise de décision dans les applications interactives de type jeux

The decision making in games is essential to make them more automated and smart. A decision algorithm performs its calculations on the set of all the possible solutions. This increases the computation time and may become a combinatorial explosion problem if we have a huge solution space. To overcome this problem, we present our work on relevant solutions preselection before making a decision. W...

Algorithmes de bandits pour la recommandation à tirages multiples

The multiple-play recommender systems (RS) are RS which recommend several items to the users. RS are based on learning models in order to choose the items to recommend. Among these models, the bandit algorithms offer the advantage to learn and exploite the learnt elements at the same time. Current approaches require running as many instances of a bandit algorithm as there are items to recommend...