보조 변수를 사용하지 않는 것은 여러 가지 장점을 제공한다. 첫째, 보조 변수를 사용하지 않음으로써 최적화 문제의 복잡성을 줄일 수 있다. 기존의 방법들은 보조 변수를 도입하여 텐서의 전개 행렬을 통해 랭크를 최소화하려고 시도하지만, 이로 인해 최적화 과정에서 비효율성이 발생하고, 저랭크 특성이 원래 텐서에 효과적으로 전파되지 않는다. 둘째, LRFMTC는 각 요인 행렬을 독립적으로 최적화할 수 있어, 각 요인 행렬의 저랭크 특성을 직접적으로 반영할 수 있다. 이는 최적화 과정에서의 수렴 속도를 높이고, 더 나은 성능을 보장한다. 마지막으로, 보조 변수를 사용하지 않음으로써 알고리즘의 구현이 간단해지고, 계산 비용이 절감된다. 이러한 장점들은 LRFMTC가 다른 기존 방법들보다 더 안정적이고 정확한 성능을 발휘하는 데 기여한다.