k-희소 벡터
차원은 매우 크거나 무한해도 비제로 성분의 개수가 최댓값 k로 제한된 벡터를 뜻한다. 검색 문맥에서는 문서나 쿼리에서 실제로 등장하는 키워드 개수가 k 이하인 경우를 모델링하며, 이 희소성은 표현 축소와 매칭 설계에서 핵심 역할을 한다. 논문에서는 이러한 k-희소 벡터의 내적을 소수의 저차원 임베딩 집합으로 정확히 재현하는 가능성을 중심으로 다루었다.
