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推荐系统的召回模块中，可以通过上述的结论解释如下问题：

（1）离线部分：一般在网络结构的最后一层，对User Embedding和Item Embedding使用Cos相似度建模（例如YouTube, DSSM等）；

（2）在线部分：使用 Faiss 或者 Annoy 对 User Embedding 在商品池中检索 Item Embedding Index。 Faiss 或者 Annoy 的原理是K-Means聚类，本质上是欧式距离的范畴。

参考：

https://www.zhihu.com/question/361999946/answer/1019671032