本研究提出了一种新的低秩矩阵分解方法，结合体积约束和正则化，以提高可解释性和唯一性。通过引入新型体积约束模型和正则化变体，展示了在实际应用中实现有效数据表征与解释的可能性。

Low-Rank Matrix Factorization with Volume-Based Constraints and Regularization
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