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王晓强;顾乐佳;Lee，Heung-wing先生;张国锋

基于张量奇异值分解的量子上下文推荐系统。 （英语） Zbl 1509.81308号

量子信息处理。 20，第5号，第190号论文，32页（2021）.
摘要：在本文中，我们提出了一种用于推荐系统的量子算法，该算法将用户的上下文信息合并到个性化推荐中。用户的偏好信息被编码在维数为\（N\）的三阶张量中，该张量可以通过子样本张量的截断张量奇异值分解（t-svd）来近似。与使用截断t-svd重建近似偏好张量的经典算法不同，我们的量子算法通过测量与用户动态偏好近似值相对应的输出量子状态，获得特定上下文下的推荐乘积。该算法实现了时间复杂度{k} N个\operatorname{polylog}（N）），与具有复杂性的经典对应项相比，其中\（k）是截断的输卵管秩。

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MSC公司：

81页68 量子计算
第81页，共13页 量子理论中的语境

关键词：

上下文感知推荐系统;t-svd型;量子奇异值估计;量子傅里叶变换
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\textit{X.Wang}等人，《量子信息处理》。20，第5号，第190号论文，32页（2021；Zbl 1509.81308）
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