該框架不僅適用於相似度矩陣補全，還可以廣泛應用於其他類型的矩陣補全問題，例如推薦系統中的用戶-物品評分矩陣補全。由於用戶-物品評分矩陣通常具有稀疏性和低秩特性，該框架中的低秩矩陣分解技術可以有效地捕捉用戶和物品之間的潛在關係。此外，該框架中的正則化技術可以幫助防止過擬合，從而提高評分預測的準確性。通過利用相似度矩陣的正定性和低秩性，該框架可以設計出針對用戶-物品評分矩陣的特定優化算法，進一步提升補全性能。因此，該框架的靈活性和可擴展性使其能夠適應多種矩陣補全問題，並在不同的應用場景中發揮作用。