論文の概要: Quantum Markov Chains: Hub-Pruned Estimation for Fashion Recommenders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.08200v1
• Date: Wed, 12 Nov 2025 01:46:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-12 20:17:03.692672
• Title: Quantum Markov Chains: Hub-Pruned Estimation for Fashion Recommenders
• Title（参考訳）: Quantum Markov Chains: ファッションレコメンダのハブ実行推定
• Authors: Or Peretz, Tai Dinh, Michal Koren,
• Abstract要約: 浅量子回路が電子商取引リンクから離散時間マルコフ連鎖のダイナミクスを再現できるかどうかを検討する。 ハブプルーニングは、浅い深さで量子的および古典的な一致を一貫して改善する。 その結果,小さな量子レジスタを用いたリコメンデーションダイナミクスの短期的実験として,ハブ型ブロック符号化が実用化された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.346347676968746
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate whether shallow quantum circuits can accurately reproduce the short-horizon dynamics of discrete-time Markov chains derived from fashion electronic-commerce recommendation links. Transition operators are compiled into block-encoded circuits and iterated using fixed-point oblivious amplitude amplification, and amplitude-encoded marginals are used to estimate the classical push-forward. Empirically, colour categories such as black and, to a lesser extent, white function as high-degree hubs that dominate probability flow. Consequently, we assess three chain variants: the full network including all colours, a network without black, and a network without black and white, to quantify the effect of hub pruning under realistic circuit depths and measurement budgets. Across networks aggregated from multiple retailers, hub pruning consistently improves quantum and classical agreement at shallow depth; total-variation distance and Kullback-Leibler divergence typically decrease by approximately a factor of two relative to the full network, while state fidelities remain close to unity. A bias-and-contraction analysis explains these gains through reduced cross-terms and an effectively widened spectral gap. The results identify hub-pruned block-encodings as a practical heuristic for near-term experiments on recommendation dynamics using small quantum registers, and they provide a reproducible benchmarking protocol that reports total-variation distance, Kullback-Leibler divergence, and state fidelity as functions of circuit depth and prediction horizon.
• Abstract（参考訳）: 電子商取引レコメンデーションリンクから得られる離散時間マルコフ連鎖の短水平ダイナミクスを,浅量子回路が正確に再現できるかどうかを検討する。 遷移演算子はブロック符号化回路にコンパイルされ、定点振幅増幅を用いて反復される。 経験的に、黒などの色カテゴリーは、確率フローを支配する高次ハブとして機能する。 その結果、すべての色を含む全ネットワーク、黒のないネットワーク、黒と白のないネットワークの3つのチェーンのバリエーションを評価し、現実的な回路深さと測定予算の下でハブプルーニングの効果を定量化する。 複数の小売業者から集約されたネットワーク全体で、ハブプルーニングは、浅い深さでの量子的および古典的合意を一貫して改善する。 バイアス・アンド・コントラクション分析(英語版)は、これらの利得を減らし、スペクトルギャップを効果的に拡大することで説明する。 提案手法は,回路深度と予測水平線の関数として,総偏差距離,クルバック・リーブラー偏差,状態忠実度を報告する再現可能なベンチマークプロトコルを提供する。

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