論文の概要: Differential Privacy of Quantum and Quantum-Inspired-Classical Recommendation Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04758v1
- Date: Fri, 07 Feb 2025 08:45:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-10 14:58:22.359642
- Title: Differential Privacy of Quantum and Quantum-Inspired-Classical Recommendation Algorithms
- Title（参考訳）: 量子と量子に着想を得た古典的推薦アルゴリズムの微分プライバシー
- Authors: Chenjian Li, Mingsheng Ying,
- Abstract要約: 量子レコメンデーションアルゴリズムと量子インスパイアされた古典的レコメンデーションアルゴリズムのDP特性を解析する。
量子レコメンデーションアルゴリズムは、独自のプライバシキュレーション機構であり、外部ノイズを必要としないことが分かりました。
比較すると、量子アルゴリズムは古典的アルゴリズムよりもプライバシー保護の可能性が高いことが示される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.36119616330904
- License:
- Abstract: We analyze the DP (differential privacy) properties of the quantum recommendation algorithm and the quantum-inspired-classical recommendation algorithm. We discover that the quantum recommendation algorithm is a privacy curating mechanism on its own, requiring no external noise, which is different from traditional differential privacy mechanisms. In our analysis, a novel perturbation method tailored for SVD (singular value decomposition) and low-rank matrix approximation problems is introduced. Using the perturbation method and random matrix theory, we are able to derive that both the quantum and quantum-inspired-classical algorithms are $\big(\tilde{\mathcal{O}}\big(\frac 1n\big),\,\, \tilde{\mathcal{O}}\big(\frac{1}{\min\{m,n\}}\big)\big)$-DP under some reasonable restrictions, where $m$ and $n$ are numbers of users and products in the input preference database respectively. Nevertheless, a comparison shows that the quantum algorithm has better privacy preserving potential than the classical one.
- Abstract（参考訳）: 量子レコメンデーションアルゴリズムと量子インスパイアされた古典的レコメンデーションアルゴリズムのDP特性を解析する。
量子レコメンデーションアルゴリズムは独自のプライバシキュレーション機構であり、従来の差分プライバシ機構とは異なる外部ノイズを必要としないことが判明した。
本稿では,SVD(特異値分解)と低ランク行列近似問題に適した新しい摂動法を提案する。
摂動法とランダム行列理論を用いて、量子インスパイアされた古典的アルゴリズムは$\big(\tilde{\mathcal{O}}\big(\frac 1n\big),\,\,\, \tilde{\mathcal{O}}\big(\frac{1}{\min\{m,n\}}\big)\big)$-DP である。
それにもかかわらず、量子アルゴリズムは古典的アルゴリズムよりも優れたプライバシー保護能力を持つことを示している。
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