关于

• 优化推荐系统中embedding的参数数目，减少系统内存，基于乘积量化
• 将item向量$(q_i)$表示成码字之和
  $$
  q_i = \sum_{b=1}^B c_{w_i^b}^b, s.t. w_i^b = \arg\max_w s(q_i, c_w^b)
  $$
• 显示建模item向量与码字的关系？

• 用户向量与item向量的内积为
  $$
  r_{ui} = \sum_{b=1}^B
  $$

• 循环残差编码，第b个码字是从item的残差中算出来的