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近年来，利用异质信息网络来挖掘推荐系统中用户与项目隐含的特征成为一项研究热点。但是，如何抽象和利用异质信息网络中复杂的特征信息，并将其应用于推荐系统中是一个挑战。为了完全挖掘异质信息网络中节点的特征，并且同时更好地融合这些特征，提高推荐算法的性能。提出一种基于自注意力机制的局部与全局特征融合的评分预测算法(Rating Prediction Algorithm Based on Self-Attention Mechanism and Fusion of Local&Global Features,