The text of a review expresses the sentiment a customer has towards a particular product. This is exploited in sentiment analysis where machine learning models are used to predict the review score from the text of the review. Furthermore, the products costumers have purchased in the past are indicative of the products they will purchase in the future. This is what recommender systems exploit by learning models from purchase information to predict the items a customer might be interested in. We propose TransRev, an approach to the product recommendation problem that integrates ideas from recommender systems, sentiment analysis, and multi-relational learning into a joint learning objective. TransRev learns vector representations for users, items, and reviews. The embedding of a review is learned such that (a) it performs well as input feature of a regression model for sentiment prediction; and (b) it always translates the reviewer embedding to the embedding of the reviewed items. This allows TransRev to approximate a review embedding at test time as the difference of the embedding of each item and the user embedding. The approximated review embedding is then used with the regression model to predict the review score for each item. TransRev outperforms state of the art recommender systems on a large number of benchmark data sets. Moreover, it is able to retrieve, for each user and item, the review text from the training set whose embedding is most similar to the approximated review embedding.


翻译:审查文本表达客户对特定产品的看法。 用于情感分析, 使用机器学习模型来预测审查评分的评分。 此外, 过去购买的产品服装设计师是他们将来购买的产品。 这是通过学习购买信息模型来利用的建议系统, 用来预测客户可能感兴趣的项目。 我们提出TransRev, 一种将建议系统、 情绪分析、 多关系学习的理念纳入联合学习目标的产品建议问题 。 TransRev 学习用户的矢量表示、 项目和审查。 嵌入审查学到了(a) 它表现了情绪预测回归模型的输入特征; 和(b) 它总是将审评员从采购信息中学习模型嵌入到客户可能感兴趣的项目的嵌入。 我们提议TransRev, 一种方法, 将测试时间嵌入每个项目嵌入和用户嵌入的差别, 一种方法, 比较的嵌入, 然后与回归模型一起用于预测每个项目的评分数。 TransReverexexexexexexing 和最精确的用户排序审查, 最精确的顺序是检索。

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ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
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