该研究提出了一种结合“彩票票据假说”（LTH）与“知识蒸馏”（KD）的创新剪枝方法，旨在提高神经网络在边缘设备上的效率。通过三个剪枝模型，研究有效降低了功耗和模型维度，同时保持准确性。实验证明，该方法在GPU计算能力上实现了66.67%的降低，并首次将LTH和KD应用于推荐系统，提升了模型的公平性和性能。