在向量空间模型中，维度代表了特征空间中特征的数量。维度的增加会导致特征空间的维度增加，从而可能提高模型的表示能力，使得模型能够更好地捕捉数据的特征。然而，维度的增加也会带来维数灾难的问题，即数据稀疏性增加，计算复杂度增加，过拟合风险增加等问题。
管理者在实际应用中，可以通过特征选择、降维等方法来解决高维度带来的问题。特征选择可以通过选择最相关的特征来减少维度；降维可以通过主成分分析（PCA）等方法将高维数据映射到低维空间。另外，管理者也可以根据具体的业务需求和数据情况来确定合适的维度，避免维度过高导致的问题。
举例来说，对于一个电商平台来说，可能有成千上万种商品，每种商品都可以作为一个特征，导致维度很高。管理者可以通过挖掘用户行为数据，选择最相关的商品特征作为输入，减少维度；也可以通过商品分类、热门商品等方式来降低维度，提高模型的泛化能力。