Fouille de motifs séquentiels pour l'élicitation de stratégies à partir de traces d'interactions entre agents en compétition

Guillaume Bosc 1 Mehdi Kaytoue 1 Chedy Raïssi 2 Jean-François Boulicaut 1
1 DM2L - Data Mining and Machine Learning
LIRIS - Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information
2 ORPAILLEUR - Knowledge representation, reasonning
Inria Nancy - Grand Est, LORIA - NLPKD - Department of Natural Language Processing & Knowledge Discovery
Résumé : Pour atteindre un but, tout agent en compétition élabore inévitablement des stratégies. Lorsque l’on dispose d’une certaine quantité de traces d’interactions entre agents, il est naturel d’utiliser la fouille de motifs séquentiels pour découvrir de manière automatique ces stratégies. Dans cet article, nous proposons une méthodologie qui permet l’élicitation de stratégies et leur capacité à discriminer une réussite ou un échec. La méthodologie s’articule en trois étapes : (i) les traces brutes sont transformées en une base de séquences selon des choix qui permettent, (ii) l’extraction de stratégies fréquentes, (iii) lesquelles sont munies d’une mesure originale d’émergence. C’est donc une méthodologie de découverte de connaissances que nous proposons. Nous montrons l’intérêt des motifs extraits et la faisabilité de l’approche à travers des expérimentations quantitatives et qualitatives sur des données réelles issues du domaine émergent du sport électronique
Document type :
Conference papers
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Contributor : Équipe Gestionnaire Des Publications Si Liris <>
Submitted on : Monday, February 8, 2016 - 2:54:27 PM
Last modification on : Friday, January 11, 2019 - 4:29:37 PM

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  • HAL Id : hal-01270794, version 1

Citation

Guillaume Bosc, Mehdi Kaytoue, Chedy Raïssi, Jean-François Boulicaut. Fouille de motifs séquentiels pour l'élicitation de stratégies à partir de traces d'interactions entre agents en compétition. Extraction et Gestion de Connaissances EGC 2014, Jan 2014, Rennes, France. pp.359-370. ⟨hal-01270794⟩

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