Relevance and truthfulness in information fusion

Pertinence et sincérité en fusion d'informations

Didier Dubois (1) , Thierry Denoeux (2)

1 IRIT-ADRIA - Argumentation, Décision, Raisonnement, Incertitude et Apprentissage
2 Heudiasyc - Heuristique et Diagnostic des Systèmes Complexes [Compiègne]

A general approach to information fusion for belief functions is proposed, where not only may the information items be irrelevant, but sources may lie as well. We show how to reinterpret all connectives of Boolean logic in terms of source behavior assumptions with respect to relevance and truthfulness. We are led to generalize the non-normalized conjunctive rule of Smets to all Boolean connectives, while taking into account the uncertainties pertaining to assumptions concerning the behavior of sources.

On propose une approche générale pour la fusion de fonctions de croyance fournies par des sources, où non seulement les informations peuvent être non-pertinentes, mais encore les sources peuvent mentir. On montre qu'on peut ré-interpréter tous les connecteurs logiques propositionnels en termes d'hypothèses de comportement des sources quant à leur sincérité et leur pertinence. Ceci nous amène à généraliser la règle conjonctive non normalisée de Smets à tous les connecteurs logiques, en y intégrant se surcroît l'incertitude sur ces hypothèses relatives au comportement des sources.

Mots clés: belief functions; fusion; Boolean logic

Mots clés: fonction de croyance; fusion; logique classique

Domaines: Intelligence artificielle [cs.AI]

Didier Dubois, Thierry Denoeux. Pertinence et sincérité en fusion d'informations. Rencontres Francophones sur la Logique Floue et ses Applications (LFA 2009), Nov 2009, Annecy, France. pp.23-30. ⟨hal-03442442⟩