该研究将“Lottery Ticket Hypothesis”（LTH）与“Knowledge Distillation”（KD）框架相结合，提出了三个剪枝模型，解决了推荐系统的可扩展性问题。实证评估结果显示，该方法在GPU计算能力上实现了高达66.67%的降低。该研究首次应用LTH和KD在推荐系统领域做出了贡献。