LRMDは「Low-Rank Matrix Decomposition」の略で、主にデータ解析や機械学習の分野で使用される手法です。この手法は、大規模な行列を低ランクの行列に分解することで、データの圧縮や特徴抽出を行います。 主な用途 推薦システム: ユーザーの好みを分析し、商品やサービスを推薦する際に利用されます。 画像処理: 画像の圧縮やノイズ除去に役立ちます。 自然言語処理: テキストデータの特徴を抽出するために使われることがあります。 LRMDは、特に大規模なデータセットを扱う際に、その計算効率の良さから重宝されています。