【摘 要】
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评分预测问题是推荐系统研究的一个分支.在上下文感知推荐（Context-Aware Recommendation,CAR）中,常常需要考虑上下文因子（或称属性）对评分预测效果的影响.现有模型大多是捕捉单
【基金项目】
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国家自然科学基金（61272277）资助
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评分预测问题是推荐系统研究的一个分支.在上下文感知推荐（Context-Aware Recommendation,CAR）中,常常需要考虑上下文因子（或称属性）对评分预测效果的影响.现有模型大多是捕捉单个属性的特征并加上多个属性间的相互作用（简称属性交互）实现评分预测.然而,有些算法在捕捉属性间的相互作用时没有针对性,使一些属性交互对预测结果没有帮助,甚至降低模型性能;而且,在实现属性交互时,很多算法只是单纯地使用固定的属性值,没有从某个方面挖掘出它们的潜在特征.为了解决这些问题,文中提出了属性提升（At
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