1：这个是用在召回阶段，每个用户计算N个兴趣向量时，只用计算1遍，和din这种和预估item绑定的思路是分开的
胶囊网络： “胶囊”的概念，一小群神经元组装输出一个完整的向量，首先由Hinton [13] 在 2011 年提出。动态路由替代反向传播[21]用于学习胶囊之间连接的权重，通过利用期望最大化来改进算法 [14] 克服了几个不足并取得了更好的准确性。 这两个与传统神经网络的主要区别使得胶囊网络能够编码部分与整体之间的关系，这在计算机视觉、自然语言处理中是先进的。 SegCaps [18] 证明胶囊可以比传统的 CNN 更好地模拟空间关系[28]，研究用于文本分类的网络胶囊，并提出了 3 种策略来提升表现
