顶点邻接矩阵的奇异值分解的缺点

顶点邻接矩阵的奇异值分解的主要缺点是：

1. 计算复杂度高：顶点邻接矩阵的奇异值分解需要对整个邻接矩阵进行计算，而邻接矩阵的规模通常非常大，因此计算复杂度非常高。

2. 存储空间大：邻接矩阵需要存储整个图的信息，而且通常需要使用稠密矩阵来表示，因此存储空间非常大。

3. 对于稀疏图效果不佳：对于稀疏图，顶点邻接矩阵的奇异值分解效果不佳，因为很多信息都被压缩到了较小的奇异值中，而这些奇异值通常对于稀疏图并不具有很好的解释性。

4. 无法处理动态图：顶点邻接矩阵的奇异值分解只能处理静态图，对于动态图则无法处理。因为动态图中节点和边的数量会随着时间的推移而变化，而邻接矩阵的大小是固定的，无法动态扩展。