A distance-based approach for action recommendation
2005
Trépos, Ronan | Salleb, Ansaf | Cordier, Marie-Odile | Masson, Véronique | Gascuel, Chantal | Diagnosing, Recommending Actions and Modelling (DREAM) ; Centre Inria de l'Université de Rennes ; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7) ; Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA) ; Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes) ; Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes) ; Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA) ; Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes) ; Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes) ; Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) | Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA) ; Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes) ; Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) | Sol Agro et hydrosystème Spatialisation (SAS) ; Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AGROCAMPUS OUEST | João Gama | Rui Camacho | Pavel Bradzil | Alipio Jorge
Rule induction has attracted a great deal of attention in Machine Learning and Data Mining. However, generating rules is not an end in itself because their applicability is not so straightforward. Indeed, the user is often overwhelmed when faced with a large number of rules. In this paper, we propose an approach to lighten this burden when the user wishes to exploit such rules to decide which actions to do given an unsatisfactory situation. The method consists in comparing a situation to a set of classification rules. This is achieved using a suitable distance thus allowing to suggest action recommendations with minimal changes to improve that situation. We propose the algorithm Dakar for learning action recommendations and we present an application to an environmental protection issue. Our experiment shows the usefulness of our contribution in decision-making but also raises concerns about the impact of the redundancy of a set of rules in learning action recommendations of quality.
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المعلومات البيبليوغرافية
تم تزويد هذا السجل من قبل Institut national de la recherche agronomique