論文の概要: Quantum-Assisted Correlation Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.03561v1
• Date: Wed, 03 Sep 2025 12:14:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-12 14:44:30.942457
• Title: Quantum-Assisted Correlation Clustering
• Title（参考訳）: 量子アシスト相関クラスタリング
• Authors: Antonio Macaluso, Supreeth Mysore Venkatesh, Diego Arenas, Matthias Klusch, Andreas Dengel,
• Abstract要約: この研究は、グラフベースの教師なし学習タスクである相関クラスタリングのためのハイブリッド量子古典的手法を導入する。 我々は、もともと連立構造生成のために設計された量子支援型解法GCS-Qを適用し、署名付きグラフにおけるクラスタ内合意を最大化する。 合成符号グラフと実世界のハイパースペクトル画像データに関する実証的な評価は、相関クラスタリングに適応すると、GCS-Qはロバスト性およびクラスタリング品質において古典的アルゴリズムより優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8448698053186843
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work introduces a hybrid quantum-classical method to correlation clustering, a graph-based unsupervised learning task that seeks to partition the nodes in a graph based on pairwise agreement and disagreement. In particular, we adapt GCS-Q, a quantum-assisted solver originally designed for coalition structure generation, to maximize intra-cluster agreement in signed graphs through recursive divisive partitioning. The proposed method encodes each bipartitioning step as a quadratic unconstrained binary optimization problem, solved via quantum annealing. This integration of quantum optimization within a hierarchical clustering framework enables handling of graphs with arbitrary correlation structures, including negative edges, without relying on metric assumptions or a predefined number of clusters. Empirical evaluations on synthetic signed graphs and real-world hyperspectral imaging data demonstrate that, when adapted for correlation clustering, GCS-Q outperforms classical algorithms in robustness and clustering quality on real-world data and in scenarios with cluster size imbalance. Our results highlight the promise of hybrid quantum-classical optimization for advancing scalable and structurally-aware clustering techniques in graph-based unsupervised learning.
• Abstract（参考訳）: この研究は、グラフに基づく教師なし学習タスクである相関クラスタリングのためのハイブリッド量子古典的手法を導入し、ペアの合意と不一致に基づいてノードをグラフに分割する。 特に,元来は連立構造生成のために設計された量子支援型解法GCS-Qを適用し,再帰的分割により符号付きグラフにおけるクラスタ内合意を最大化する。 提案手法は,各分割ステップを2次非制約二元最適化問題として符号化し,量子アニール法を用いて解いた。 階層的クラスタリングフレームワークにおける量子最適化の統合により、メトリクスの仮定や事前定義されたクラスタ数に頼ることなく、負のエッジを含む任意の相関構造を持つグラフの処理が可能になる。 合成符号グラフと実世界のハイパースペクトル画像データに関する実証的な評価は、相関クラスタリングに適応すると、GCS-Qは、実世界のデータやクラスタサイズ不均衡のシナリオにおいて、ロバスト性およびクラスタリング品質において古典的なアルゴリズムよりも優れていることを示している。 本結果は,グラフに基づく教師なし学習において,スケーラブルで構造化に配慮したクラスタリング手法を進化させるために,ハイブリッド量子古典最適化が期待できることを示す。

関連論文リスト

• Scalable Quantum Walk-Based Heuristics for the Minimum Vertex Cover Problem [0.0]
  連続時間量子ウォーク(CTQW)に基づく最小頂点被覆(MVC)問題に対する新しい量子アルゴリズムを提案する。 この枠組みでは、グラフ上の量子ウォーカーのコヒーレントな伝播は、その構造特性を状態振幅に符号化する。 我々は,CTQWに基づくアルゴリズムが優れた近似比を一貫して達成し,ネットワークトポロジに関して顕著な堅牢性を示すことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-02T17:04:57Z)
• Toward Quantum Utility in Finance: A Robust Data-Driven Algorithm for Asset Clustering [5.523385345486361]
  返却相関に基づく金融資産のクラスタリングは、ポートフォリオ最適化と統計的仲裁の基本的な課題である。 本研究では,グラフに基づく結合構造生成アルゴリズム(GCS-Q)を用いて,署名付き重み付きグラフを直接クラスタ化する。 我々は、最先端の古典的アルゴリズムに対してベンチマークを行い、合成データと実世界の財務データの両方にアプローチを検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-09T13:59:59Z)
• Graph Probability Aggregation Clustering [5.377020739388736]
  本稿では,グローバルクラスタリング対象関数と局所クラスタリング制約を統一するグラフベースのファジィクラスタリングアルゴリズムを提案する。 GPACフレームワーク全体は多制約最適化問題として定式化され、ラグランジアン法を用いて解くことができる。 合成,実世界,ディープラーニングのデータセットを用いて行った実験は,GPACがクラスタリング性能において既存の最先端手法を超えるだけでなく,計算効率も優れていることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-27T09:11:32Z)
• A clustering aggregation algorithm on neutral-atoms and annealing quantum processors [0.44531072184246007]
  本研究では、クラスタリングアグリゲーションを実行するためのハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。 中立原子の量子コンピュータと量子アニールのために設計された。 発見は、ハイブリッド量子古典パイプラインの将来的な発展の可能性を示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-10T14:48:44Z)
• Revisiting Self-Supervised Heterogeneous Graph Learning from Spectral Clustering Perspective [52.662463893268225]
  自己教師付きヘテロジニアスグラフ学習(SHGL)は様々なシナリオにおいて有望な可能性を示している。 既存のSHGLメソッドには2つの大きな制限がある。 ランクと二重整合性制約によって強化された新しいフレームワークを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-01T09:33:20Z)
• Self-Supervised Graph Embedding Clustering [70.36328717683297]
  K-means 1-step dimensionality reduction clustering method は,クラスタリングタスクにおける次元性の呪いに対処する上で,いくつかの進歩をもたらした。 本稿では,K-meansに多様体学習を統合する統一フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-24T08:59:51Z)
• HeNCler: Node Clustering in Heterophilous Graphs via Learned Asymmetric Similarity [48.62389920549271]
  HeNClerは、重み付けされたカーネル特異値分解に基づいてクラスタリング固有の目的を最適化することで類似性グラフを学習する。 提案手法は,非対称類似グラフ上でのスペクトルクラスタリングを可能にし,有向グラフと無向グラフの両方に柔軟性を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-27T11:04:05Z)
• MeanCut: A Greedy-Optimized Graph Clustering via Path-based Similarity and Degree Descent Criterion [0.6906005491572401]
  スペクトルクラスタリングは、優れたパフォーマンス、簡単な実装、強力な適応性のために人気があり、魅力的です。 我々は,MeanCutを目的関数として提案し,非破壊グラフ分割の次数降下順で厳密に最適化する。 本アルゴリズムの有効性は,実世界のベンチマークによる検証と顔認識の適用によって実証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T06:19:39Z)
• CueGCL: Cluster-aware Personalized Self-Training for Unsupervised Graph Contrastive Learning [49.88192702588169]
  本稿ではクラスタリング結果とノード表現を協調的に学習するクラスタ対応グラフコントラスト学習フレームワーク(CueGCL)を提案する。 具体的には、教師なしシナリオのためのパーソナライズされた自己学習(PeST)戦略を設計し、クラスタレベルのパーソナライズされた正確な情報をモデルが取得できるようにする。 本稿では,モデルの有効性を理論的に実証し,クラスタ構造が著しく識別可能な埋め込み空間が得られることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-18T13:45:21Z)
• One-step Bipartite Graph Cut: A Normalized Formulation and Its Application to Scalable Subspace Clustering [56.81492360414741]
  両部グラフの1ステップ正規化カットを、特に線形時間複雑性で実施する方法を示す。 本稿では、まず、正規化制約付き一段階二分グラフカット基準を特徴付けるとともに、そのトレース問題に対する等価性を理論的に証明する。 このカット基準を、適応アンカー学習、二部グラフ学習、一段階正規化二部グラフ分割を同時にモデル化するスケーラブルなサブスペースクラスタリングアプローチに拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-12T11:27:20Z)
• GLCC: A General Framework for Graph-level Clustering [5.069852282550117]
  本稿では,グラフレベルのクラスタリングの問題について検討する。 GLCC(Graph-Level Contrastive Clustering)というグラフレベルの一般的なクラスタリングフレームワークを提案する。 様々なよく知られたデータセットに対する実験は、競合するベースラインよりも提案したGLCCの方が優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-21T11:08:10Z)
• Self-supervised Contrastive Attributed Graph Clustering [110.52694943592974]
  我々は,自己教師型コントラストグラフクラスタリング(SCAGC)という,新たな属性グラフクラスタリングネットワークを提案する。 SCAGCでは,不正確なクラスタリングラベルを活用することで,ノード表現学習のための自己教師付きコントラスト損失を設計する。 OOSノードでは、SCAGCはクラスタリングラベルを直接計算できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-15T03:25:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。