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今天介绍一篇由香港中文大学、华为诺亚方舟实验室和香港城市大学的研究者合作发表在SIGKDD 2022上的论文《Learning Binarized Graph Representations with Multi-faceted Quantization Reinforcement for Top-K Recommendation》。该工作致力于基于推荐系统的二值化图嵌入表征学习，用以在维持优良的推荐性能同时，促进表征存储的空间优化以及在线推理加速。

 

论文：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3534678.3539452

代码：https://github.com/yankai-chen/BiGeaR

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