处理高维度的数据集在向量空间模型中是一个常见的挑战，主要包括以下几个方面的处理方法：
特征选择：对于高维度数据集，可以通过特征选择的方法来减少特征的数量，从而降低数据的维度。常用的特征选择方法包括过滤法、包装法和嵌入法。这些方法可以帮助筛选出对分类或回归任务最有用的特征，提高模型的性能。
主成分分析（PCA）：PCA是一种常用的降维技术，可以将高维度的数据转换为低维度的数据，同时保留数据集的主要特征。通过PCA可以减少数据的维度，降低计算复杂度，并且可以帮助发现数据中的潜在模式。
t-SNE：t-SNE是一种非线性降维技术，可以在保持数据点之间的相对距离的同时将高维度数据映射到二维或三维空间。t-SNE在可视化高维数据集时非常有用，可以帮助发现数据中的聚类结构和模式。
增量学习：对于大规模高维度数据集，可以考虑使用增量学习的方法，即逐步地处理数据，减少每次处理的数据量，从而降低计算和存储的开销。增量学习可以有效应对数据集的增量性和高维度性。
并行计算：高维度数据集通常需要较长的计算时间，可以考虑利用并行计算的技术来加速处理过程。通过并行计算，可以将数据分成多个部分并行处理，提高计算效率。
案例分析：某电商平台面对海量用户行为数据，需要构建用户画像和个性化推荐系统。通过对高维度的用户行为数据进行特征选择和PCA降维处理，可以提取出最具代表性的特征，降低数据维度，同时保留数据的主要信息。通过增量学习和并行计算，可以实现对海量数据的快速处理和更新，提高个性化推荐系统的效率和准确性。
综上所述，处理高维度数据集可以采用特征选择、主成分分析、t-SNE、增量学习和并行计算等方法，结合具体业务需求和数据特点来选择合适的处理方式，提高数据处理效率和模型性能。