Persistently Effective Query Selection in Preference Elicitation

The selection of queries that will provide maximum information regarding a user's preferences is a key component of effective preference elicitation. We discuss a technique for selecting a candidate set of comparison queries whose answers will reveal a significant amount of information about the user's preferences. Computationally expensive utility evaluation of queries can then be confined to this set. Furthermore, this set of queries is chosen so that the response to one query does not resolve any other queries in the set, thus eliminating the need to recompute a new candidate set each time. Experiments run on a case with 30 outcomes show that our chosen queries reveal two to three times as many preferences as random selection, and asking our persistent set of queries reveals 10-12% more preferences than the best n individual queries.La s\ue9lection d'interrogations qui fourniront le plus d'informations concernant les pr\ue9f\ue9rences d'un utilisateur est une composante cl\ue9 d'une \ue9licitation de pr\ue9f\ue9rences efficace. Nous traitons ici d'une technique permettant la s\ue9lection d'un ensemble candidat d'interrogations de comparaison dont les r\ue9ponses r\ue9v\ue8lent une quantit\ue9 importante d'informations sur les pr\ue9f\ue9rences de l'utilisateur. Il est possible de limiter \ue0 cet ensemble l'\ue9valuation des interrogations concernant l'utilit\ue9, qui est co\ufbteuse sur le plan des calculs. En outre, cet ensemble d'interrogations a \ue9t\ue9 choisi de mani\ue8re \ue0 ce que la r\ue9ponse \ue0 une interrogation ne puisse r\ue9soudre aucune autre interrogation dans cet ensemble, ce qui \ue9limine le besoin de recalculer un nouvel ensemble candidat chaque fois. Les exp\ue9riences effectu\ue9es sur un cas pr\ue9sentant 30 r\ue9sultats indiquent que les interrogations que nous avons choisies r\ue9v\ue8lent de deux \ue0 trois fois plus de pr\ue9f\ue9rences qu'une s\ue9lection al\ue9atoire; une demande adress\ue9e \ue0 notre ensemble constant d'interrogations r\ue9v\ue8le de 10 % \ue0 12 % de plus de pr\ue9f\ue9rences que les meilleures interrogations individuelles n.NRC publication: Ye