从量子计算到个性化推荐

从量子计算到个性化推荐

论文摘要

量子计算作为一种与传统计算基本原理完全不同的方式,可以适用于信息量极大的个性化推荐场景。本文从个性化推荐的算法入手,分析了基于量子聚类分析的推荐算法。通过对该算法的聚类中心分析,量子计算能够有效地提高个性化推荐的效率和安全,具有十分广阔的前景。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 量子计算的基本原理
  •   1.1 不确定原理
  •   1.2 薛定谔方程
  •   1.3 态叠加原理
  •   1.4 量子纠缠
  • 2 个性化推荐
  •   2.1 信息量与信息熵
  •   2.2 个性化推荐的作用
  •   2.3 个性化推荐的算法
  •     2.3.1 基于物品的协同过滤推荐算法
  •     2.3.2 基于量子理论的推荐算法
  • 3 量子计算在个性化推荐中的优势
  •   3.1 传统计算的劣势
  •   3.2 量子计算的优势
  •     3.2.1 量子计算的高效
  •     3.2.2 量子计算的安全
  • 4 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 刘林涵,王新冬

    关键词: 量子计算,个性化推荐,聚类分析

    来源: 智能计算机与应用 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,基础科学

    专业: 物理学,计算机软件及计算机应用

    单位: 东南大学

    分类号: TP391.3;O413

    页码: 285-288

    总页数: 4

    文件大小: 399K

    下载量: 161

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