利用量子汉明距离提出一个基于内容的量子推荐算法。该算法利用量子力学特性对用户观看的历史电影属性并行求和,从而有效计算出用户的偏好属性,然后基于汉明距离得到新电影属性与其偏好属性的相似度,并快速查找到相似度高的新电影,完成推荐任务。分析表明所提出算法与经典算法相比在运行时间上有指数级加速。
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