24号所看论文知识点的学习
1. PCA降维
论文里的PCA降维主要是用来在构建平衡树的时候使用。因为在构建平衡树的时候需要先将相似的item放在一个节点上，效率才更高，所以需要一个类似聚类的操作。代码中实现了3种方法：knn-based、PCA-based以及random-based。代码中的实验结果发现使用PCA-based效率更高。
PCA（Principal component analysis, 主成分分析）可以用主成分近似的表示原始数据，可以理解为发现数据的原始结构；也可以把数据由少数主成分表示，可以理解为对数据降维。具体的推导，性质和算法略。（可以参考《统计学习方法》）
2. VAE-based embedding
给自己留个坑。还没学。
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