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2005年印尼食品恐慌是发生于印度尼西亚雅加达市的一场食品恐慌，当时印尼政府发现首都60%的面馆提供的面条里含有甲醛这种致癌物质。2007年越南食品恐慌也同样在面条内发现了相同的污染物，跟着这种化学防腐剂在豆腐、面条、和咸鱼被发现了。泰国 拥有相同的甲醛问题。谣言说鸡肉中也含有这种物质。 对于印度尼西亚这样一个不食用猪肉的伊斯兰国家来说，这个消息对印尼人食用鸡肉有极负面的影响。
2006年德波克的卫生机构在中小学校的食物中发现了其他污染物，如苯甲酸钠、环己胺磺酸盐和四硼酸钠含量超标。苯甲酸和甜蜜素在印度尼西亚成为相当普通的食品添加剂。其他样本也同样发现了，类似四硼酸钠、若丹明、甲醛和皂黄—一种染料—等非适合日常消费的物质。
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矩阵还原是在只有部分观察值时填充矩阵缺失的条目的任务。自然地，各种数据集都以矩阵形式表示。一个例子是电影评级矩阵，如Netflix问题所示：给定一个评级矩阵，其中如果客户看过电影那么数据点的值代表客户给电影的评分，否则会该处没有值，我们希望预测这种没有值的数据点，以便就接下来要看什么向客户提出好的建议。另一个示例是术语文档矩阵：文档集合中使用的单词频率可以表示为矩阵，其中每个数据点对应于相关术语出现在指定文档中的次数。
对还原后矩阵中的自由度数没有任何限制，这个问题是不确定的，因为可以为隐藏的数据点分配任意值。因此，我们需要对矩阵进行一些假设来创建一个适定问题，比如假设它具有最大行列式，是正定的，或者是低秩的。
例如，可以假设矩阵具有低秩结构，接下来试图找到最低秩的矩阵，或者，如果还原后的矩阵的秩是已知的，那么一个秩-r的矩阵会与已知数据点匹配。该图显示，可以在零错误（右侧）的条件下还原部分显示的秩1矩阵（左侧），因为所有缺少数据点的行都应与第三行相同。在Netflix问题的情况下，由于用户偏好通常可以通过少数因素来描述，例如电影类型和发行时间，因此评分矩阵会是低秩的。其他应用包括计算机成像，需要重建图像中丢失的像素，从局部距离信息中检测传感器在网络中的全局位置，以及多类学习。矩阵完成问题通常是NP-难问题，但是在其他假设下，有一些有效的算法可以以很高的概率实现精确的重构。
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