本发明专利技术涉量子计算技术领域，提供一种业务组合推荐方法、装置、电子设备和存储介质。基于用户选择的每个业务的业务数据和用户的偏好评估参数，获得业务函数，其中业务函数表示全部业务之间的占比与业务结果的关系；然后基于全部业务的总数确定量子比特的数目和初始量子线路；并基于业务函数对初始量子线路中的参数进行优化，获得目标量子线路；再利用目标量子线路对全部量子比特进行处理，获得输出的每个量子态及其概率值；最后基于每个量子态的概率值确定每个业务的占比，获得推荐的业务组合。通过对量子线路中的参数进行优化即采用量子算法来确定推荐的业务组合，可以减少运算量、提高处理速度和避免耗费大量资源。提高处理速度和避免耗费大量资源。提高处理速度和避免耗费大量资源。
【技术实现步骤摘要】
业务组合推荐方法、装置、电子设备和存储介质
[0001]本专利技术涉量子计算
，具体而言，涉及一种业务组合推荐方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
[0002]在业务场景中，为了满足业务需求，一般要确定多个业务项目的最优组合以向用户进行推荐。确定最优业务组合可以看作二次规划即QP问题，目前通常采用二次规划经典求解的方式，但是在数据量较大的情况下，这种方式存在处理速度慢、效率低、消耗大量计算资源的问题。
技术实现思路
[0003]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种业务组合推荐方法、装置、电子设备和存储介质。
[0004]为了实现上述目的，本专利技术实施例采用的技术方案如下：
[0005]第一方面，本专利技术提供一种业务组合推荐方法，所述方法包括：
[0006]基于用户选择的每个业务的业务数据和所述用户的偏好评估参数，获得业务函数；所述业务函数表示全部业务之间的占比与业务结果的关系；
[0007]基于全部业务的总数确定量子比特的数目和初始量子线路；
[0008]基于所述业务函数对所述初始量子线路中的参数进行优化，获得目标量子线路；
[0009]利用所述目标量子线路对全部量子比特进行处理，获得输出的每个量子态及其概率值；
[0010]基于每个所述量子态的概率值确定每个所述业务的占比，获得推荐的业务组合。
[0011]在可选的实施方式中，所述初始量子线路包括哈达玛门和多个网络层，所述网络层包含参数；
[0012]所述基于所述业务函数对所述初始量子线路中的参数进行优化，获得目标量子线路的步骤，包括：
[0013]利用所述哈达玛门对初始化的全部量子比特进行处理，得到叠加后的每个量子态；
[0014]基于所述业务函数和每个所述量子态，对每个所述网络层的参数进行优化获得每个所述网络层的最优参数，得到所述目标量子线路。
[0015]在可选的实施方式中，所述基于所述业务函数和每个所述量子态，对每个所述网络层的参数进行优化获得每个所述网络层的最优参数的步骤，包括：
[0016]基于所述业务函数和每个所述量子态，对第一个网络层的参数进行优化，直至达到第一预设条件，得到所述第一个网络层的目标参数；
[0017]基于所述第一个网络层的目标参数对每个所述网络层的参数进行优化，直至达到第二预设条件，得到每个所述网络层的最优参数。
[0018]在可选的实施方式中，所述基于所述业务函数和每个所述量子态，对第一个网络层的参数进行优化，直至达到第一预设条件，得到所述第一个网络层的目标参数的步骤，包括：
[0019]将所述第一个网络层的初始参数作为第一参数；
[0020]利用所述第一个网络层的第一参数对每个所述量子态进行处理，得到每个所述量子态的第一概率值；
[0021]基于每个所述量子态的第一概率值确定每个所述业务的第一占比，并计算所述业务函数的第一函数值；
[0022]基于所述第一函数值对所述第一参数进行调整，得到第二参数；
[0023]获取当前调整总次数并判断是否达到第一预设次数；
[0024]若否，则将所述第二参数作为所述第一参数，并重复执行所述利用所述第一个网络层的第一参数对每个所述量子态进行处理，得到每个所述量子态的第一概率值的步骤，直至所述当前调整总次数达到所述第一预设次数；
[0025]若是，则将所述第二参数作为所述第一个网络层的目标参数。
[0026]在可选的实施方式中，所述网络层包括含参单量子比特旋转门和双量子比特门；
[0027]利用所述第一个网络层的第一参数对每个所述量子态进行处理，得到每个所述量子态的第一概率值的步骤，包括：
[0028]利用所述第一个网络层中的含参单量子比特旋转门按照所述第一参数对全部量子态进行旋转；
[0029]利用所述第一个网络层中的双量子比特门对旋转后的全部量子态进行纠缠处理；
[0030]对纠缠处理后的全部量子态进行测量，得到每个所述量子态的第一概率值。
[0031]在可选的实施方式中，所述基于每个所述量子态的概率值确定每个所述业务的占比，获得推荐的业务组合的步骤，包括：
[0032]若全部量子态的总数与全部业务的总数相等，则将每个所述量子态的概率值分别作为每个所述业务的占比；
[0033]若全部量子态的总数大于全部业务的总数，则将每个所述业务对应的量子态的概率值进行归一化处理，得到每个所述业务的占比。
[0034]第二方面，本专利技术提供一种业务组合推荐装置，所述装置包括：
[0035]获取模块，用于基于用户选择的每个业务的业务数据和所述用户的偏好评估参数，得到业务函数；所述业务函数表示全部业务之间的占比与业务结果的关系；
[0036]处理模块，用于基于全部业务的总数确定量子比特的数目和初始量子线路；
[0037]基于所述业务函数对所述初始量子线路中的参数进行优化，获得目标量子线路；
[0038]利用所述目标量子线路对全部量子比特进行处理，获得输出的每个量子态及其概率值；
[0039]推荐模块，用于基于每个所述量子态的概率值确定每个所述业务的占比，获得推荐的业务组合。
[0040]在可选的实施方式中，所述初始量子线路包括哈达玛门和多个网络层，所述网络层包含参数；所述处理模块具体用于：
[0041]利用所述哈达玛门对初始化的全部量子比特进行处理，得到叠加后的每个量子
态；
[0042]基于所述业务函数和每个所述量子态，对每个所述网络层的参数进行优化获得每个所述网络层的最优参数，得到所述目标量子线路。
[0043]第三方面，本专利技术提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现前述实施方式中任一项所述的方法。
[0044]第四方面，本专利技术提供一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现前述实施方式中任一项所述的方法。
[0045]本专利技术实施例提供的业务组合推荐方法、装置、电子设备和存储介质，基于用户选择的每个业务的业务数据和用户的偏好评估参数，获得业务函数，其中业务函数表示全部业务之间的占比与业务结果的关系；然后基于全部业务的总数确定量子比特的数目和初始量子线路；并基于业务函数对初始量子线路中的参数进行优化，获得目标量子线路；再利用目标量子线路对全部量子比特进行处理，获得输出的每个量子态及其概率值；最后基于每个量子态的概率值确定每个业务的占比，获得推荐的业务组合。通过对量子线路中的参数进行优化即采用量子算法来确定最优业务组合，可以减少运算量、提高处理速度和避免耗费大量资源，并且根据各量子态的概率得到业务的占比，能够更好的满足业务需求。
[0046]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
[0047]为了更清楚地说本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种业务组合推荐方法，其特征在于，所述方法包括：基于用户选择的每个业务的业务数据和所述用户的偏好评估参数，获得业务函数；所述业务函数表示全部业务之间的占比与业务结果的关系；基于全部业务的总数确定量子比特的数目和初始量子线路；基于所述业务函数对所述初始量子线路中的参数进行优化，获得目标量子线路；利用所述目标量子线路对全部量子比特进行处理，获得输出的每个量子态及其概率值；基于每个所述量子态的概率值确定每个所述业务的占比，获得推荐的业务组合。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始量子线路包括哈达玛门和多个网络层，所述网络层包含参数；所述基于所述业务函数对所述初始量子线路中的参数进行优化，获得目标量子线路的步骤，包括：利用所述哈达玛门对初始化的全部量子比特进行处理，得到叠加后的每个量子态；基于所述业务函数和每个所述量子态，对每个所述网络层的参数进行优化获得每个所述网络层的最优参数，得到所述目标量子线路。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述业务函数和每个所述量子态，对每个所述网络层的参数进行优化获得每个所述网络层的最优参数的步骤，包括：基于所述业务函数和每个所述量子态，对第一个网络层的参数进行优化，直至达到第一预设条件，得到所述第一个网络层的目标参数；基于所述第一个网络层的目标参数对每个所述网络层的参数进行优化，直至达到第二预设条件，得到每个所述网络层的最优参数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述业务函数和每个所述量子态，对第一个网络层的参数进行优化，直至达到第一预设条件，得到所述第一个网络层的目标参数的步骤，包括：将所述第一个网络层的初始参数作为第一参数；利用所述第一个网络层的第一参数对每个所述量子态进行处理，得到每个所述量子态的第一概率值；基于每个所述量子态的第一概率值确定每个所述业务的第一占比，并计算所述业务函数的第一函数值；基于所述第一函数值对所述第一参数进行调整，得到第二参数；获取当前调整总次数并判断是否达到第一预设次数；若否，则将所述第二参数作为所述第一参数，并重复执行所述利用所述第一个网络层的第一参数对每个所述量子态进行处理，得到每个所述量子态的第一概率值的步骤，直至所述当前调整总次数达到所述第一预设次数；若是...
【专利技术属性】
技术研发人员：窦猛汉，袁野为，郑永杰，李叶，
申请(专利权)人：合肥本源量子计算科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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