本研究提出了一种模糊规范化的产品量化方法，旨在解决大数据环境下推荐系统的复杂性问题。通过改进算法，Netflix、音频和Cifar60k数据集的召回率分别提高了6%、5%和8%。该方法在提升推荐系统性能的同时，保持了计算效率。

介绍了无监督语义分割框架EQUSS，结合高维空间进行聚类和产品量化，取得了最先进的结果。分析了USS特征的熵。