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scenario-lum

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scenario-lum [2025/07/02 09:12] (current)
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Line 133: Line 133:
 une instance, alors un nouveau lui correspondant sera créé. une instance, alors un nouveau lui correspondant sera créé.
  
-Les paramètres des agents Similarité est leur seuil de similarité, c'est +<note> 
-à dire le seuil qui leur fait dire si oui ou non deux instances sont similaires.+le paramètre de l'agent Similarité serait son seuil d'acceptation 
 +de similarité, mais cela reste à confirmer 
 +</note>
  
 === Couple Association Similarité (A-S) ===  === Couple Association Similarité (A-S) === 
Line 150: Line 152:
 étant les autres flux auquel il tente d'associer son flux  étant les autres flux auquel il tente d'associer son flux 
 de référence. de référence.
- 
-Un agent Association créé donc des motifs basés sur une 
-association d'un évènement **e1** et d'un évènement **e2**, 
-puis créé des instances de ce motif à chaque fois que des 
-instances de e1 et e2 sont captées, toujours une de chaque, 
-une puis l'autre, séparé d'un certain Δt pouvant être nul (voir 
-négatif). 
- 
-{{wiki:motif.png?250}}  
  
 == Similarité == == Similarité ==
Line 165: Line 158:
 Similarité va comparer et trier les différentes instances de Similarité va comparer et trier les différentes instances de
 l'association.  l'association. 
- 
-La similarité entre deux associations est calculé par rapport 
-à la différence entre les Δt de chaque associations. L'agent 
-Similarité d'un couple A-S "rangera" donc les instances produite 
-par l'agent Association selon leurs Δt. 
- 
-<note> 
-TODO : image/illustration 
-</note> 
  
 === L'espace de marquage === === L'espace de marquage ===
Line 251: Line 235:
  
 **L'intérêt intrapersonnel** se calcule à partir de la **spécificité**,  **L'intérêt intrapersonnel** se calcule à partir de la **spécificité**, 
-le **poids** et la **précision** des évènements évaluées.+la **précision** et le **poids** des instances évaluées.
  
-La **spécificité** d'un évènement est calculé à partir de la différence +Le **poids** d'un type d'instance correspond à son nombre d'occurence 
-entre l'évènement et la moyenne générale de tous les évènements. La +par rapport au 
-spécificité permet ainsi d'identifier les évènements "sortant du lot"+
- +
-Le **poids** d'un évènement correspond à son nombre d'occurence +
-par rapport au nombre d'occurence des autres évènements. +
- +
-La **précision** d'un évènement, pour l'intérêt, peut être calculé +
-à partir de l'écart type des similarités entre les instances d'un +
-évènement.+
  
 == L'intérêt interpersonnel == == L'intérêt interpersonnel ==
Line 309: Line 285:
 Le feedback d'intérêt Ί d'un évènement e se calcule donc à partir du rapport  Le feedback d'intérêt Ί d'un évènement e se calcule donc à partir du rapport 
 de son intérêt intrapersonnel **Ί<sub>α</sub>** sur son intérêt interpersonnel  de son intérêt intrapersonnel **Ί<sub>α</sub>** sur son intérêt interpersonnel 
-**Ί<sub>ε</sub>**. +Ί<sub>ε</sub>.
- +
-Pour le calcul de **Ί<sub>α</sub>** d'un évènement, notons sa spécificité **s**,  +
-sa précision **p**, son poids **π**. +
  
 <code> <code>
Line 320: Line 292:
 avec :  avec : 
      
-  Ία(e) s(e) p(e) π(e) +  * intra_interest specificity accuracy weight
-  +
-et+
      
-  Ίε(e) = (Nb_Var_Necessary(e) + 1) - Nb_Internal_Var_Used(e)+  * inter_interest = (Nb_Var_Necessary + 1) - Nb_Internal_Var_Used
      
      
 remarque: les coefficients δ et β ne sont présent que pour donner remarque: les coefficients δ et β ne sont présent que pour donner
-plus de "poids" à l'un ou l'autre des intérêt. Par défaut δ = β = 1.+plus de "poids" à l'un ou l'autre des intérêt. Par défaut α = β = 1.
 </code> </code>
  
-== Feedback Prédictif == 
- 
-Lorsqu'un motif créé par un couple A-S semble "intéressant", celui-ci 
-passe un mode "prédictif", les couples A-S tente alors d'utiliser ce 
-motif pour prédire l'apparition d'évènement e2, à partir de l'apparition 
-d'un évènement e1. 
- 
-Ce feedback prédictif est un score **s** caculé à partir d'une précision 
-**acc**, qui est calculé à partir d'une tolérance **tol** (qui est l'écart 
-type de la durée entre e1 et e2 lors des prédictions réussies) et de la 
-fréquence d'apparition de e2. 
-et d'une confiance **rel**, qui est le rapport de prédictions juste sur  
-le nombre de prédiction tentés. 
- 
-<code> 
-s = acc * rel 
- 
-avec : 
- 
-  rel = nb(prédictions) / nb(e1) 
-   
-et 
- 
-  acc = 1 - ( tol * freq(e2) ) 
-   
-</code> 
- 
-Le maximum des scores est ajouté à l'intérêt dans l'espace de marquage des  
-couple A-S pour la variable et les paramètres associés, leurs donnant ainsi 
-plus de poids. 
- 
- 
-<note tip> 
-Pour l'instant le feedback prédictif sera utilisé comme ceci, mais 
-n'est pas exclu d'être modifié. 
- 
-Une possibilité serait d'utiliser les formules utilisées en statistique 
-pour évaluer un classifieur. 
- 
-Le score serait calculé à partir : 
- 
-  * d'une **sensibilité** qui est le rapport des **vrais positifs** ou VP (les prédictions juste) sur toute les prédictions dite comme vrais (toutes les fois où l'on a supposé l'arrivé de e2 à partir de e1). 
- 
-  * et d'une **spécificité** qui est le rapport des **vrais négatifs** ou VN (les prédictions dite fausses et vraiment fausses) sur toutes les fois où l'on a dit que e2 n'arrivera pas après e2. 
- 
- 
-Si nous voulons utiliser ces formules il faudra donner la possibilité 
-au couple A-S prédicteur de dire Oui ou Non à la question : un évènement 
-e2 arrivera-t-il après cet évènement e1 ? 
- 
-Ceci pourrait être fait à partir d'un de l'écart de temps entre les deux 
-instances, par exemple : si e2 n'est pas encore apparu un temps T après 
-l'apparition d'un évènement e1, alors il n'arrivera surement jamais. 
-</note> 
  
  
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