文章主要内容总结本文针对现实世界数据集中普遍存在的缺失数据问题，提出了一种名为Quantum-UnIMP的新型混合框架。该框架将浅层量子电路与基于大型语言模型（LLMs）的插补架构相结合，旨在克服传统LLM依赖经典嵌入方法时难以捕捉复杂非线性相关性（尤其在混合类型数据中）的局限。核心思路是使用瞬时量子多项式（IQP）电路生成量子特征图，替代传统的经典输入嵌入，利用量子叠加和纠缠等特性学习更丰富的数据集表示，从而提升缺失数据的恢复精度。实验结果显示，在基准混合类型数据集上，Quantum-UnIMP相比现有经典和LLM方法，数值特征插补误差（RMSE）降低达15.2%，分类特征准确率（F1分数）提升8.7%，验证了量子增强表示在复杂数据插补任务中的潜力。创新点提出Quantum-UnIMP框架：将量子特征编码与基于LLM的插补架构混合，首次将量子特征图应用于LLM驱动的缺失数据插补。设计混合类型数据编码流程：针对数值、分类和文本特征，提出专门的预处理和量子电路参数化方法，实现多类型数据的量子编码。实证验证优势：在三个基准数据集（UCI Adult Income、Bank Marketing、Synthetic Healthcare）上的实验表明，其性能显著优于传统统计方法（如MICE）、深度学习方法（如GAIN）和经典LLM方法（如UnIMP）。探索近-term量子硬件可行性：基于浅层、低量子比特电路设计，证明其在近期噪