本研究提出了一种轻量级的完全分布式k均值聚类算法，旨在解决边缘计算系统中的数据可信性问题，适用于资源受限环境，确保节点间数据的准确性和可信性。

本文探讨了通过混合逻辑模型和h-indexer层级检索策略提高用户-物品互动的检索效率，提出基于k均值聚类算法的方法，显著提升了检索速度和准确率。研究还涉及近似最近邻搜索、神经协同过滤和多媒体数据融合等技术，展示了在多个数据集上的有效性和性能提升。

本文介绍了QRAM模型中解决k-均值聚类问题的量子逼近方案，运行时间仅依赖于数据点数量的对数多项式，能够高概率输出一个成本不超过(1+ε)倍最优解的k个中心集合。这是第一个具有对k-均值问题具有（1+ε）可证逼近保证且具有多项式对数运行时间的量子算法。与先前的无监督学习方法不同，该算法不需要量子线性代数子程序，与参数（如条件数）无关。

本文介绍了QRAM模型中解决k-均值聚类问题的量子逼近方案，运行时间依赖于数据点数量的对数多项式，能够高概率输出一个包含k个中心的集合，成本不超过最优解的（1+ε）倍。这是第一个具有对k-均值问题具有（1+ε）可证逼近保证且具有多项式对数运行时间的量子算法。与先前的无监督学习方法不同，该算法不需要量子线性代数子程序，运行时间与参数无关。