输入：原始特征矩阵 $A_{m\times n}$ ；

输出：矩阵具有代表性的特征列组成的低秩矩阵C，以及代表用户特征的实例组成的低秩矩阵R。

算法详细步骤：

1. 根据公式(1)分别计算A每一行被选取的可能性 $p_i,i=1,2,\cdots ,m$ ；

2. 根据公式(2)分别计算A每一行被选取的可能性 $q_j,j=1,2,\cdots ,n$ ；

3. 从评分矩阵的所有列中从高到低选择c列；

4. 从评分矩阵的所有列中从高到低选择r行；

5. 返回 $C\in {ℝ}^{m\times c},R\in {ℝ}^{m\times c}$ 。