LRP是“Low-Rank Plus Sparse”的缩写，中文意思是低秩加稀疏。LRP是一种机器学习算法，通常用于矩阵分解和数据降维等问题。
LRP算法的基本思想是将一个数据矩阵分解成两个矩阵的乘积，其中一个矩阵具有较低的秩（即较小的矩阵），另一个矩阵具有较高的稀疏性（即大部分元素为零）。通过这种分解方式，可以将原始数据矩阵压缩为两个规模较小的矩阵，从而实现数据降维和压缩的目的。
具体来说，LRP算法通常采用交替最小二乘法（Alternating Least Squares，ALS）来求解低秩和稀疏性矩阵。在求解过程中，先固定住一个矩阵，按照最小二乘法的原理求解另一个矩阵，再交替更新两个矩阵，直到收敛为止。
LRP算法在机器学习和数据挖掘领域得到了广泛的应用，例如在图像处理、推荐系统、自然语言处理等领域。由于LRP算法能够有效地降低特征维度和数据复杂度，同时又能保留原始数据的重要信息，因此在大规模数据处理和分析方面具有很高的实用价值。
LRP称为物流资源 计划 ，是一种运用物流手段进行物资资源配置的技术。它是在MRP和DRP的基础上形成和 发展 起来的，是MRP和DRP的集成应用。
