本文介绍了一种基于交叉编码器的检索方法，利用CUR分解提高检索效率，特别是在k-NN查询中表现优越。研究表明，该方法在减少近似误差和提高检索率方面优于传统的BM25和双编码器方法。此外，提出的聚类嵌入学习（CEL）和协作相似度嵌入模型（CSE）在推荐系统中也显示出显著优势。