論文の概要: QSearchNet: A Quantum Walk Search Framework for Link Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.00325v1
• Date: Tue, 30 Sep 2025 22:32:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.280377
• Title: QSearchNet: A Quantum Walk Search Framework for Link Prediction
• Title（参考訳）: QSearchNet: リンク予測のための量子ウォーク検索フレームワーク
• Authors: Priyank Dubey,
• Abstract要約: リンク予測はグラフ理論における基本的な問題の1つである。 量子コンピューティングは、重畳を同時マルチパス探索に活用することで、強力な代替手段を提供する。 QSearchNetは、トポロジを意識した量子進化をシミュレートし、複数のノードにわたる振幅を同時に伝播する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Link prediction is one of the fundamental problems in graph theory, critical for understanding and forecasting the evolution of complex systems like social and biological networks. While classical heuristics capture certain aspects of graph topology, they often struggle to optimally integrate local and global structural information or adapt to complex dependencies. Quantum computing offers a powerful alternative by leveraging superposition for simultaneous multi-path exploration and interference-driven integration of both local and global graph features. In this work, we introduce QSearchNet, a quantum-inspired framework based on Discrete-Time Quantum Walk (DTQW) dynamics and Grover's amplitude amplification. QSearchNet simulates a topology-aware quantum evolution to propagate amplitudes across multiple nodes simultaneously. By aligning interference patterns through quantum reflection and oracle-like phase-flip operation, it adaptively prioritizes multi-hop dependencies and amplifies structurally relevant paths corresponding to potential connections. Experiments on diverse real-world networks demonstrate competitive performance, particularly with hard negative samples under realistic evaluation conditions.
• Abstract（参考訳）: リンク予測はグラフ理論の基本的な問題の一つであり、社会や生物学的ネットワークのような複雑なシステムの進化を理解し予測するために重要である。 古典的ヒューリスティックスはグラフトポロジーの特定の側面を捉えるが、局所的およびグローバルな構造情報を最適に統合したり、複雑な依存関係に適応するのに苦労することが多い。 量子コンピューティングは、マルチパス探索と局所グラフとグローバルグラフの両方の干渉駆動統合に重ね合わせを活用することで、強力な代替手段を提供する。 本稿では,離散時間量子ウォーク(DTQW)のダイナミクスとGroverの振幅増幅に基づく量子インスパイアされたフレームワークであるQSearchNetを紹介する。 QSearchNetは、トポロジを意識した量子進化をシミュレートし、複数のノードにわたる振幅を同時に伝播する。 量子リフレクションやオラクルのような位相フリップ操作を通じて干渉パターンを整列させることで、マルチホップ依存を適応的に優先順位付けし、潜在的な接続に対応する構造的に関連する経路を増幅する。 多様な実世界のネットワークの実験は、特に現実的な評価条件下では、強烈な負のサンプルを用いて、競争性能を示す。

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