文章主要内容和创新点主要内容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的新型框架。该框架将浅层量子电路与基于大语言模型（LLMs）的插补架构相结合，旨在解决传统方法（包括经典嵌入的LLMs）在捕捉混合类型数据（数值、分类、文本）中复杂非线性相关性时的局限性。具体而言，Quantum-UnIMP的核心是用瞬时量子多项式（IQP）电路生成的量子特征映射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、更具表达力的数据表示，从而提升缺失值恢复的准确性。通过在三个基准混合类型数据集（UCI Adult Income、Bank Marketing、Synthetic Healthcare）上的实验，该框架相比现有经典方法和基于LLMs的方法，数值特征插补误差（RMSE）降低了高达15.2%，分类特征准确率（F1分数）提高了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：首次将量子特征编码与基于LLMs的插补架构结合，通过量子特征映射突破经典嵌入的表示瓶颈。混合类型数据编码流程：设计了专门的预处理管道，将数值、分类、文本特征映射到浅层量子电路的参数中，实现多类型数据的量子编码。实验验证优势：在多个基准数据集上的实验表明，该框架性能显著优于经典方法（如MICE、Mi