高維稀疏數據是指同時具備兩個特徵的數據類型：
- 高維度（High-Dimensional）：數據具有非常多的特徵維度，可能從數百、數千到數萬，甚至上百萬。比如詞袋模型中詞彙表的大小、使用One-Hot編碼時產生的維度。
- 稀疏性（Sparsity）：在這些高維空間中，大部分特徵值多為零或缺失，只有極少數特徵有非零值，信息較為稀缺。
- 大量維度導致數據在空間分布極為稀疏，樣本之間距離相似度降低（維度災難）。
- 直觀來看，如用戶-商品購買記錄中，一個用戶可能只購買少數商品，絕大部分商品維度為0。
- 導致存儲與計算成本高且容易過擬合，需要特殊處理技術。
常見場景
- 推薦系統中的用戶-物品交互矩陣
- 自然語言處理中的詞袋模型特徵
- 基因表達數據等生物資訊
- 大規模電子商務用戶行為分析
挑戰：
- 存儲效率低、計算負擔大。
- 傳統模型難以在稀疏高維數據上有效學習，易受噪聲影響。
- 維度災難使模型泛化變差，需要充足樣本及正則化。
處理方法：
- 降維：利用PCA、矩陣分解、Autoencoder或Embedding技術將高維稀疏數據轉換為低維稠密表示。
- 稀疏矩陣格式：如CSR、CSC格式節省存儲與加速計算。
- 專門模型：如因子分解機（FM）、深度學習模型結合正則化減少過擬合。
- 特徵選擇：保留重要特徵減少無效維度。
總之，高維稀疏數據是許多現代應用中的常見數據形式，理解其特性及處理策略對於設計有效的機器學習系統非常重要。
