K-Means++算法选择初始聚类中心的基本原则是：初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。这个改进虽然直观简单，但是却非常得有效。缺点：由于聚类中心点选择过程中的内在有序性，在扩展方面存在着性能方面的问题(第k个聚类中心点的选择依赖前k-1个聚类中心点的值)。

衡量推荐系统算法的精确度的指标通常有四种：NDCG、Recall、Precision、Hit Rate。

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Pytorch DataLoader中的num_workers (选择最合适的num_workers值)