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在推荐驱动的在线媒体中，内容创作者正日益面临“语义突变”的困扰——恶意二次编辑在保持视觉保真度的同时篡改原意。检测这类突变需要建模创作者独有的语义流形，但由于单个博主通常仅有不足50个代表性训练样本，传统方法难以基于稀缺数据训练鲁棒的检测模型。为此，该研究团队提出量子增强博主异常识别框架（Q-BAR），通过混合量子-经典架构发挥变分量子电路的高表现力与参数高效性，专门针对低数据场景下的语义异常检测。相较于经典深度异常检测模型在稀疏数据上泛化能力不足的缺陷，该方法采用参数高效的量子异常检测策略，将多模态特征映射至希尔伯特空间超球面。在包含100名创作者的定制数据集上，该量子增强方案仅需数百个量子参数即可实现稳健的检测性能，参数量显著低于经典基线模型，有效缓解过拟合问题，展现了量子机器学习在个性化媒体取证领域的应用潜力。