Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne

Rom

ain

Pico

t-Clé

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rom

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pico

t-cle

men

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ksem

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Equ

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Labo

rato

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Info

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que

et Im

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(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

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– Un

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sité

de B

ourg

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, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

1

Laboratoire LE2I – UMR CNRS 5158 – Université de Bourgogne

Une architecture de systèmes de recommandation de combinaison d’items.

Application au tourisme.

Romain Picot-Clémente

Le 7 Décembre 2011

Rom

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Pico

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te –

rom

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(LE2

I – U

MR

CNRS

515

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sité

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ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

2INTRODUCTION 1.0

Côte-d’Or Tourisme

Missions

• Association loi 1901• Subventionnée par le Conseil Général• Président : Jean-Pierre REBOURGEON

Rom

ain

Pico

t-Clé

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, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

3INTRODUCTION 1.0

Côte-d’Or Tourisme

Missions • Promouvoir le tourisme en Côte-d’Or• Conseiller, développer

Rom

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Pico

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rom

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CNRS

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, BP

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1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

4INTRODUCTION 2.0

Contexte Touristique

Problèmes

Objectifs industriels

Rom

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Dijo

n Ce

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nce

5INTRODUCTION 2.0

Contexte Touristique

Problèmes

Objectifs industriels

• Pas de relation de conseil• Pertinence• Surcharge cognitive

Rom

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Pico

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rom

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, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

6INTRODUCTION 2.0

Contexte Touristique

Problèmes

Objectifs industriels • Ensemble d’offres personnalisées• Savoir-faire --> conseil

Rom

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0, 2

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Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

7INTRODUCTION 3.0

Domaine de Recherche

Application Industrielle

• Résolution du problème de surcharge cognitive• Proposition de recommandations d’items

Systèmes de recommandation

Rom

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Pico

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men

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rom

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MR

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0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

8INTRODUCTION 3.0

Domaine de Recherche

Application Industrielle

Système de recommandation touristique

• Combinaison pertinente d’offres (items)• Prise en compte du savoir-faire de Côte d’Or Tourisme• Gestion de la mobilité

Rom

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Pico

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Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

9PLAN

Etat de l’Art

Systèmes de recommandation

Couche SémantiqueCouche UtilisateurCouche Intelligence

Architecture

Définition du ProblèmeMétaheuristiques

Optimisation Combinatoire

OntologieRèglesMétaheuristique

Implémentation

Interfaces

Application Mobile

Rom

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Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

10ETAT DE L’ART 1.0

Basés sur le contenu

Basés sur le filtrage collaboratif

Systèmes de recommandation

• Modélisation des items / utilisateur• Comparaison

Rom

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Pico

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Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

11ETAT DE L’ART 1.0

Basés sur le contenu

Basés sur le filtrage collaboratif

Systèmes de recommandation

• Choix des autres utilisateurs• Pas de modélisation items

Rom

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Pico

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Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

12ETAT DE L’ART 2.0

Vecteurs de mots-clefs

Ontologie

Réseaux sémantiques

Méthodes basées sur le contenu

Utilisateur Document/item

comparaison

Rom

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Pico

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sité

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, BP

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0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

13ETAT DE L’ART 2.0

Vecteurs de mots-clefs

Ontologie

Réseaux sémantiques

Méthodes basées sur le contenu

• Mots-clefs + relations de cooccurrence• Comparaison utilisateur/items

Document textuel(Item)

Rom

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Pico

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n Ce

dex,

Fra

nce

ETAT DE L’ART 2.0

Vecteurs de mots-clefs

Ontologie

Réseaux sémantiques

Méthodes basées sur le contenu

• Pondérée --> comparaisons• Modélise utilisateur + Indexe items --> correspondances

14

Rom

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Pico

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515

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sité

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ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

ETAT DE L’ART 2.0

Vecteurs de mots-clefs

Ontologie

Réseaux sémantiques

Méthodes basées sur le contenu

• Pondérée --> comparaisons• Modélise utilisateur + Indexe items --> correspondances

4

23

1

2

5

4

2

1

6

74

114

21 4

14

23

1

2

5

4

2

1

6

74

114

21 4

1

Utilisateur Item

comparaison

15

Rom

ain

Pico

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rom

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Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

ETAT DE L’ART 2.0

Vecteurs de mots-clefs

Ontologie

Réseaux sémantiques

Méthodes basées sur le contenu

• Pondérée --> comparaisons• Modélise utilisateur + Indexe items --> correspondances

Utilisateur

16

Rom

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Pico

t-Clé

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, BP

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0, 2

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Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

17ETAT DE L’ART 3.0

Intérêt ontologie

Savoir-faire

Type de recommandations

• Formelle, Rigoureuse• Expressivité• Moteur d’inférences• Standardisée (owl)• Outils nombreux

Rom

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Pico

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, BP

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Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

18ETAT DE L’ART 3.0

Intérêt ontologie

Savoir-faire

Type de recommandations

Liste d’items

VS

Combinaison

Rom

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Pico

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MR

CNRS

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, BP

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0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

19ETAT DE L’ART 3.0

Intérêt ontologie

Savoir-faire

Type de recommandations

• Non considéré dans les SR actuels• Ontologie support

Rom

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Pico

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MR

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ourg

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, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

20

Trois couches

Couche intelligence

Couche sémantique

• Couche sémantique• Couche utilisateur• Couche intelligence

ARCHITECTURE 1.0

Couche utilisateur

Architecture générique

Rom

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Pico

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, BP

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Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

21

Trois couches

Couche intelligence

Couche sémantique• Domaine / items• Savoir-faire• Ontologie

ARCHITECTURE 1.0

Couche utilisateur

Architecture générique

Rom

ain

Pico

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CNRS

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sité

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, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

22

Trois couches

Couche intelligence

Couche sémantique

• Liées au domaine• Propres à l’utilisateur

ARCHITECTURE 1.0

Couche utilisateur

Architecture générique

Rom

ain

Pico

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rom

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Info

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(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

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Auxe

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sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

23

Trois couches

Couche intelligence

Couche sémantique

• Déduire intérêts utilisateur sur items• Rechercher combinaison

ARCHITECTURE 1.0

Couche utilisateur

Architecture générique

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

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ksem

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Info

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(LE2

I – U

MR

CNRS

515

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sité

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ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

24ARCHITECTURE 2.0

Modèle de domaine

Modèle de buts

• Ontologie de domaine• Items indexés

Exemple

Couche sémantique

Exemple

Rom

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Pico

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Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

25ARCHITECTURE 2.0

Modèle de domaine

Modèle de buts

Exemple

Couche sémantique

Exemple

Rom

ain

Pico

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4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

26ARCHITECTURE 2.0

Modèle de domaine

Modèle de buts

Exemple

Couche sémantique

Exemple

• Savoir-faire• Ontologie de buts• Règles métiers

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

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rom

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MR

CNRS

515

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, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

27ARCHITECTURE 2.0

Modèle de domaine

Modèle de buts

Exemple

Couche sémantique

Exemple

Règle métier

Pertinence des items dans ce but

)10,()(_),(_)( _ xpoidsxamisentretruextsparticipanplusieursxactivite amisentre

Rom

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Pico

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Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

28ARCHITECTURE 3.0

Partie statique

Partie dynamique

Couche utilisateur

Nom

Age

Position géographique

Genre

…

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

29ARCHITECTURE 3.0

Partie statique

Partie dynamique

Couche utilisateur

Buts utilisateur

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

30ARCHITECTURE 4.0

Couche intelligence

Phase 1 : Projection/pondération • Intérêt utilisateur sur items• Partie dynamique --> poids

Intérêts utilisateurs

Matrice Buts-Items

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

31ARCHITECTURE 4.0

Couche intelligence

Phase 1 : Projection/pondération

Intérêts utilisateurs

5 items : {item1, item2, item3, item4, item5} 3 buts : {Sportif, Entre_amis, Nature}Règles métiers

Matrice Buts-Items

1061114

13814107

1525

BI

item1

item2

item3

item4

item5

Sportif Entre_amis Nature

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

32ARCHITECTURE 4.0

Couche intelligence

Phase 1 : Projection/pondération5 items : {item1, item2, item3, item4, item5} 3 buts : {Sportif, Entre_amis, Nature}Règles métiers

Poids d’intérêts utilisateur :

162211417

110

1061114

13814107

1525 item1

item2

item3

item4

item5

Partie dynamique (utilisateur) :

110

,_ NatureamisEntreSportifEntre_amisNature

1061114

13814107

1525

BI

item1

item2

item3

item4

item5

Sportif Entre_amis Nature

Intérêts utilisateurs

Matrice Buts-Items

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

33ARCHITECTURE 5.0

Couche intelligence

Phase 2 : Recherche combinatoire

Algorithme

• Pattern de combinaison• Fonction de comparaison• Algorithme de recherche

Pattern de combinaison

Fonction de pertinence

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

34ARCHITECTURE 5.0

Couche intelligence

Phase 2 : Recherche combinatoire

Algorithme

Pattern de combinaison

Fonction de pertinence

CampingMuseeActivite ,,

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

35ARCHITECTURE 5.0

Couche intelligence

Phase 2 : Recherche combinatoire

Algorithme

Pattern de combinaison

Fonction de pertinence• Comparer combinaisons• Corrélation entre items• Dépend application

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

36ARCHITECTURE 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, …)

tHébergemen,RestaurantActivite,

2000 activités, 1000 restaurants, 1000 hôtels 2 milliards de combinaisons

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

37OPTIMISATION COMBINATOIRE 1.0

Problème touristique

Définitions

• Meilleurs items• Pattern touristique• Proximité

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

38OPTIMISATION COMBINATOIRE 1.0

Problème touristique

Définitions

• Items

• Pattern

• Combinaison

Définitions

avec un poids yixitypeinomii .,.,.,. iw

ntypetypetypepat ,...,, 21

niiincombinaiso ,...,, 21

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

39OPTIMISATION COMBINATOIRE 2.0

Dispersion combinaison

Dispersion modérée

• Quantifie éloignement• Ecart-type coordonnées

N

n

N

jjn

N

jjnk yi

Nyixi

Nxi

NC

1

2

1

2

1

.1..1.1)(

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

40OPTIMISATION COMBINATOIRE 2.0

Dispersion combinaison

Dispersion modérée• Eloignement subjectif• Tolérance de dispersion• Minimiser

Tolerance

CC kk

)()(mod

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

41OPTIMISATION COMBINATOIRE 3.0

Sous-combinaison

Exemple

• Pattern• Dispersion modérée

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

42OPTIMISATION COMBINATOIRE 3.0

Sous-combinaison

Exemple

Hôtel,Restaurant Parc,Cpat

Hôtel ,RestaurantCsubpat

5.0Ctolerance

1.0Csubtolerance

C

Csub

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

43OPTIMISATION COMBINATOIRE 4.0

Poids de combinaison

Pertinence de combinaison

N

wW

N

j iC

j

k

0

• Moyenne poids items• Maximiser

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

44OPTIMISATION COMBINATOIRE 4.0

Poids de combinaison

Pertinence de combinaison • Agrégation poids, dispersions modérées• Maximiser

1

0 ,modmod )()()( S

l lCk

Ck

k

k subCemPoidsMaxItWC

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

45OPTIMISATION COMBINATOIRE 5.0

Problème de sac à dos

Différences

Positionnement

Problème de sac à dos multidimensionnel à choix multiple

• Capacité max• Maximiser valeur totale

Items

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

46OPTIMISATION COMBINATOIRE 5.0

Problème de sac à dos

Différences

Positionnement

Problème de sac à dos multidimensionnel à choix multiple

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

47OPTIMISATION COMBINATOIRE 5.0

Problème de sac à dos

Différences

Positionnement

Problème de sac à dos multidimensionnel à choix multiple

• Plusieurs items d’un même type• Ordonnancement important

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

48OPTIMISATION COMBINATOIRE 6.0

Principe

Inconvénient

Métaheuristique

Avantage

• Parcours non linéaire espace• Caractère semi-aléatoire

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

49OPTIMISATION COMBINATOIRE 6.0

Principe

Inconvénient

Métaheuristique

Avantage• Flexibilité• Rapidité• Accessibilité

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

50OPTIMISATION COMBINATOIRE 6.0

Principe

Inconvénient

Métaheuristique

Avantage

• Optimum pas assuré

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

51OPTIMISATION 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

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

52OPTIMISATION COMBINATOIRE 7.0

Méthodes basées sur une population

Méthodes à état simple • Passage d’une solution à une autre itérativement• Plus rapide

Classes de métaheuristique

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

53OPTIMISATION COMBINATOIRE 8.0

Méthodes gloutonnes

Méthodes à état simple

Hill-Climbing

Recherche locale itérée

Méthode Tabou

Recuit simulé

• Méthode aveugle• Très rapide

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

54OPTIMISATION COMBINATOIRE 8.0

Méthodes gloutonnes

Méthodes à état simple

Hill-Climbing

Recherche locale itérée

Méthode Tabou

Recuit simulé

• Rapide• Minima locaux

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

55OPTIMISATION COMBINATOIRE 8.0

Méthodes gloutonnes

Méthodes à état simple

Hill-Climbing

Recherche locale itérée

Méthode Tabou

Recuit simulé

• Hill-Climbing itéré• Meilleure solution que Hill-Climbing• Possiblement long

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

56OPTIMISATION COMBINATOIRE 8.0

Méthodes gloutonnes

Méthodes à état simple

Hill-Climbing

Recherche locale itérée

Méthode Tabou

Recuit simulé

• Itère : recherche optimum dans le voisinage d’une solution• Liste Tabou des optima• Enfermement dans un même voisinage

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

57OPTIMISATION COMBINATOIRE 8.0

Méthodes gloutonnes

Méthodes à état simple

Hill-Climbing

Recherche locale itérée

Méthode Tabou

Recuit simulé• Sort des optima locaux• Rapide• Paramètres nombreux

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

58IMPLEMENTATION 1.0

Avant

Après

Intégration système

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

59IMPLEMENTATION 1.0

Avant

Après

Intégration système

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

60IMPLEMENTATION 2.0

Ontologie de domaine

Modèle de buts

Couche sémantique• Vues sur BDD• Table descriptive• Traduction --> Ontologie• Peuplement• Enrichissement

BDD

Tables

Vues + table descriptive

Programme de traduction

Ontologie

Expert du tourisme

Aperçu

Aperçu

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

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t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

61IMPLEMENTATION 2.0

Ontologie de domaine

Modèle de buts

Couche sémantique

Aperçu

Hôtel_possède_restaurant

Aperçu

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

62IMPLEMENTATION 2.0

Ontologie de domaine

Modèle de buts

Couche sémantique

Aperçu

• Identifier buts pour séjour• Ajouter dans ontologie de buts• Définir règlesAperçu

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

63IMPLEMENTATION 2.0

Ontologie de domaine

Modèle de buts

Couche sémantique

Aperçu

Aperçu

Entre amis En amoureux Nature Sportif FamilleVignoble Culturel Bien être

But

Root

)2,()(),()(Restaurant xpoidsxNatureTerrassexpossedex Nature

)20,()()( xpoidsxNaturex_piedRandonne_a Nature

)10,()(_),()( _ xpoidsxetreBienSpaxpossedexHôtel etreBien

)20,()(_)(__ _ xpoidsxamoureuxEnxjardinetParc amoureuxEn

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

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m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

64IMPLEMENTATION 3.0

Partie dynamique

Couche utilisateur

Partie statique

Entre amis

En amoureux Nature Sportif FamilleVignoble Culturel Bien être

But

Root

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

65IMPLEMENTATION 3.0

Partie dynamique

Couche utilisateur

Partie statique

• Position géographique • Tolérance de dispersion• Nombre de jours• Type d’hébergement• Date

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

66IMPLEMENTATION 4.0

Pattern

Couche intelligence

Tolérance

Type hébergement

54321 Restaurant ,Activite ,Activite ,Restaurant ,ActiviteCpattern

Nombre de jours

Geolocalisation

• Construction dynamique• De base :

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

67IMPLEMENTATION 4.0

Couche intelligence

• Aucun

• Général

• Spécifique

• Plusieurs types

Pattern

Tolérance

Type hébergement

Nombre de jours

Geolocalisation

54321 Restaurant ,Activite ,Activite ,Restaurant ,ActiviteCpattern

654321 tHébergemen,Restaurant ,Activite ,Activite ,Restaurant ,ActiviteCpattern

654321 Hôtel,Restaurant ,Activite ,Activite ,Restaurant ,ActiviteCpattern

654321 CampingHôtel,Restaurant ,Activite ,Activite ,Restaurant ,Activite Cpattern

65 tHebergemen,RestaurantCsubpattern

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

68IMPLEMENTATION 4.0

Couche intelligence

Pattern

Tolérance

Type hébergement

Nombre de jours

Geolocalisation

,Restaurant ,Activite ,Activite ,Restaurant ,Activite 54321Cpattern

1151, tHebergemen,RestaurantCsubpattern

11109876 tHebergemen,Restaurant ,Activite ,Activite ,Restaurant ,Activite

2 jours :

11102, tHebergemen,RestaurantCsubpattern

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

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t Che

ckse

m –

Labo

rato

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lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

69IMPLEMENTATION 4.0

Couche intelligence

Pattern

Tolérance

Type hébergement

Nombre de jours

Géolocalisation

geoloc,Restaurant ,Activite ,Activite ,Restaurant ,Activite 54321Cpattern

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

70IMPLEMENTATION 4.0

Couche intelligence

Pattern

Tolérance

Type hébergement

Nombre de jours

Geolocalisation

654321 tHébergemen,Restaurant ,Activite ,Activite ,Restaurant ,ActiviteCpattern

65 tHebergemen,RestaurantCsubpattern

)( Cpatterntolerance

10010)(

Csubpatterntolerance

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

71IMPLEMENTATION 5.0

Initialisation

Couche intelligence: Recuit simulé

Benchmarks

)(1

0Cpertinenceenergie

• Température élevée • Combinaison aléatoire

• Energie :

0T

0C

Algorithme

Variation d’énergie

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

72IMPLEMENTATION 5.0

Initialisation

Couche intelligence: Recuit simulé

Algorithme• Décroissance par palier de température• 2000 modifications élémentaires à chaque palier• Taux d’acceptation mauvaise solution selon température

Benchmarks

Variation d’énergie

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

73IMPLEMENTATION 5.0

Initialisation

Couche intelligence: Recuit simulé

Algorithme

Benchmarks

Variation d’énergie

T0 T1 T2 T3 …

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

74IMPLEMENTATION 5.0

Initialisation

Couche intelligence: Recuit simulé

Algorithme

Variation d’énergie

Benchmarks

Jeux de données aléatoires Jeux de données réellesEnergie moyenne Temps moyen (ms) Energie moyenne Temps moyen (ms)

Recuit simulé 64.13 404 65.29 211Hill-Climbing 106.16 7 93.24 6

Meilleure énergie trouvée

62.70 65.25

• Jeu de données aléatoires : 30000 items• Jeu de données réelles : 4096 items• Energie : Recuit simulé >> Hill-Climbing• Temps : Hill-Climbing > Recuit simulé• Temps < 500 ms (quasi-temps réel)

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

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t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

75INTERFACE 1.0

Buts utilisateur

Proposition

Données statiques

Application mobile

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

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Equ

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m –

Labo

rato

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roni

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Info

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que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

76

Buts utilisateur

Proposition

Données statiques

Application mobile

INTERFACE 1.0

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

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t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

77

Buts utilisateur

Proposition

Données statiques

Application mobile

INTERFACE 1.0

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

78CONCLUSION 1.0

Apports

Perspectives

• Architecture de SR de combinaisons d’items + savoir-faire

• Problème d’optimisation combinatoire touristique

• Implémentation architecture dans le tourisme

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

79

Apports

Perspectives

• Evolution vers un système hybride• Propagation poids dans ontologie• Ontologie support d’inférence• Implémentation dans différents domaines

CONCLUSION 1.0

Rom

ain

Pico

t-Clé

men

te –

rom

ain.

pico

t-cle

men

te@

chec

ksem

.fr -

Equ

ipe

de p

roje

t Che

ckse

m –

Labo

rato

ire E

lect

roni

que

Info

rmati

que

et Im

age

(LE2

I – U

MR

CNRS

515

8) I

UT D

ijon-

Auxe

rre

– Un

iver

sité

de B

ourg

ogne

, BP

4787

0, 2

1078

Dijo

n Ce

dex,

Fra

nce

80

Romain PICOT-CLEMENTERomain.picot-clemente@checksem.fr