論文の概要: Estimating Quantum Execution Requirements for Feature Selection in Recommender Systems Using Extreme Value Theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.03229v1
• Date: Fri, 04 Jul 2025 00:09:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.629921
• Title: Estimating Quantum Execution Requirements for Feature Selection in Recommender Systems Using Extreme Value Theory
• Title（参考訳）: 極値理論を用いたレコメンダシステムにおける特徴選択のための量子実行条件の推定
• Authors: Jiayang Niu, Qihan Zou, Jie Li, Ke Deng, Mark Sanderson, Yongli Ren,
• Abstract要約: 量子解のユーザビリティを定量的に評価するために,エクストリーム値理論に基づく解を提案する。 提案手法は,広く使用されている2つのベンチマークデータセットにおいて,要求される実行回数を効果的に推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.81619425296401
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in quantum computing have significantly accelerated research into quantum-assisted information retrieval and recommender systems, particularly in solving feature selection problems by formulating them as Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) problems executable on quantum hardware. However, while existing work primarily focuses on effectiveness and efficiency, it often overlooks the probabilistic and noisy nature of real-world quantum hardware. In this paper, we propose a solution based on Extreme Value Theory (EVT) to quantitatively assess the usability of quantum solutions. Specifically, given a fixed problem size, the proposed method estimates the number of executions (shots) required on a quantum computer to reliably obtain a high-quality solution, which is comparable to or better than that of classical baselines on conventional computers. Experiments conducted across multiple quantum platforms (including two simulators and two physical quantum processors) demonstrate that our method effectively estimates the number of required runs to obtain satisfactory solutions on two widely used benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングの最近の進歩は、量子支援情報検索とレコメンデーションシステムの研究を著しく加速させており、特に量子ハードウェア上で実行可能な準非制約バイナリ最適化(QUBO)問題として定式化することで特徴選択問題の解決に寄与している。 しかし、既存の研究は主に効率性と効率性に焦点を当てているが、現実の量子ハードウェアの確率的でノイズの多い性質を見落としていることが多い。 本稿では,量子解のユーザビリティを定量的に評価するために,EVT(Extreme Value Theory)に基づく解を提案する。 具体的には、固定された問題の大きさから、従来のコンピュータの古典的ベースラインに匹敵する、高品質なソリューションを確実に得るために量子コンピュータで必要とされる実行数(ショット)を推定する。 複数の量子プラットフォーム(シミュレーター2つと物理量子プロセッサ2つを含む)にまたがる実験により、我々の手法は、2つの広く使用されているベンチマークデータセット上で満足な解を得るために必要な実行回数を効果的に推定できることを示した。

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