論文の概要: Are Quantum Computers Practical Yet? A Case for Feature Selection in Recommender Systems using Tensor Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04490v2
• Date: Thu, 12 May 2022 11:14:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-05-13 12:23:17.877254
• Title: Are Quantum Computers Practical Yet? A Case for Feature Selection in Recommender Systems using Tensor Networks
• Title（参考訳）: 量子コンピュータはまだ実用的か? テンソルネットワークを用いた推薦システムにおける特徴選択の事例
• Authors: Artyom Nikitin, Andrei Chertkov, Rafael Ballester-Ripoll, Ivan Oseledets, Evgeny Frolov
• Abstract要約: 協調フィルタリングモデルは、一般的にコンテンツベースのフィルタリングモデルよりも優れており、注意深い機能工学を必要としない。 コールドスタートのシナリオでは、コラボレーティブな情報が不足している場合や、利用できない場合があり、コンテンツ情報が豊富である場合もあります。 我々は最近提案されたテンソルネットワークと多線型代数に基づくブラックボックスであるTTOptを介してQUBOに取り組む。 何千もの特徴を持つ大問題に対する本手法の計算可能性を示し, 得られた解がD-Waveで得られた解に匹敵することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2049183478692584
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Collaborative filtering models generally perform better than content-based filtering models and do not require careful feature engineering. However, in the cold-start scenario collaborative information may be scarce or even unavailable, whereas the content information may be abundant, but also noisy and expensive to acquire. Thus, selection of particular features that improve cold-start recommendations becomes an important and non-trivial task. In the recent approach by Nembrini et al., the feature selection is driven by the correlational compatibility between collaborative and content-based models. The problem is formulated as a Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) which, due to its NP-hard complexity, is solved using Quantum Annealing on a quantum computer provided by D-Wave. Inspired by the reported results, we contend the idea that current quantum annealers are superior for this problem and instead focus on classical algorithms. In particular, we tackle QUBO via TTOpt, a recently proposed black-box optimizer based on tensor networks and multilinear algebra. We show the computational feasibility of this method for large problems with thousands of features, and empirically demonstrate that the solutions found are comparable to the ones obtained with D-Wave across all examined datasets.
• Abstract（参考訳）: 協調フィルタリングモデルは通常、コンテンツベースのフィルタリングモデルよりもよく機能し、注意深い機能工学を必要としない。 しかし、コールドスタートのシナリオでは、協調情報が不足したり、利用できない場合もあれば、コンテンツ情報が豊富である場合もあります。 したがって、コールドスタートレコメンデーションを改善する特定の機能の選択は重要かつ非自明なタスクとなる。 nembriniらによる最近のアプローチでは、機能選択は協調モデルとコンテンツベースモデルの相関互換性によって推進されている。 この問題はQUBO ( Quadratic Unconstrained Binary Optimization) として定式化され、NPハードな複雑さのため、D-Waveが提供する量子コンピュータ上で量子アニーリングを用いて解かれる。 報告された結果に触発されて、我々は現在の量子アニールがこの問題に勝るという考えを論じ、代わりに古典的なアルゴリズムに焦点をあてる。 特に、テンソルネットワークと多線型代数に基づく最近提案されたブラックボックスオプティマイザであるTTOptを用いてQUBOに取り組む。 本研究では,何千もの特徴を有する大規模問題に対して,この手法の計算可能性を示すとともに,各データ集合のd-waveによる解と同等の解を実証的に示す。

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