本研究提出了一个统一框架，旨在弥补维度降低与图分析之间的差距，通过图理论优化可视化过程，强调图绘制和拓扑特征的应用，提升拓扑提取和嵌入生成效果，为未来的可视化研究开辟新方向。

本研究提出了一种新的外部样本扩展方法，用于大型数据集的维度降低。该方法通过逐步插入新数据到现有投影中，显著提高了处理能力，并在评估多种DR算法的投影质量和运行效率方面取得了重要发现。

预训练语言模型（PLMs）生成的句子嵌入维度高，限制了在内存或计算受限设备中的使用。研究发现，使用主成分分析等简单方法可以将维度降低近50%，而不会对下游任务性能造成显著损失。在某些任务中，进一步降低维度可以提高某些PLMs生成的句子嵌入性能。

本文介绍了使用Super Learner集成进行预测函数估计的方法，包括使用变量筛选算法实现维度降低。作者建议在Lasso性能较差的情况下，使用多样的候选筛选算法来防止性能变差，并提供了经验证据。