提出一种矩阵填充问题的自适应Frank-Wolfe算法。首先,采用Nesterov加速策略加速Frank-Wolfe算法,然后,在迭代过程中对矩阵降秩,提高标准Frank-Wolfe算法收敛速率的同时,降低了迭代成本;最后,通过数值实验验证所提算法的有效性。