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摘要 —最近，提出了一种用于数据挖掘中一项基本重要任务的量子算法，即关联规则挖掘 (ARM)，简称 qARM。值得注意的是，qARM 在实现 ARM 的主要任务（即从事务数据库中查找频繁项集）方面比其经典算法有显著的加速。在本文中，我们通过 IBM 量子计算平台在真实量子计算机和量子计算模拟器上实验性地实现了 qARM。首先，我们为 2×2 事务数据库（即涉及两个事务和两个项目的交易数据库）设计了 qARM 的量子电路，并在四台真实的五量子比特 IBM 量子计算机和模拟器上运行它。对于更大的 4×4 事务数据库，这将导致电路具有比当前可访问的 IBM 真实量子设备所能处理的更多的量子比特和更高的深度，我们还构建了 qARM 的量子电路并仅在“aer 模拟器”上执行它们。两个实验结果均表明，两个事务数据库中的所有频繁项集均按预期成功导出，证明了 qARM 的正确性和可行性。我们的工作可以作为基准，并为在嘈杂的中型量子设备和通用容错量子计算机上为更大的事务数据库实现 qARM 提供原型。
关联规则挖掘的量子算法实验实现
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