論文の概要: Quantum-Classical Link Prediction on Dark Web Hyperlink Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.32510v1
• Date: Fri, 23 Oct 2026 11:33:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-27 01:38:06.506618
• Title: Quantum-Classical Link Prediction on Dark Web Hyperlink Graphs
• Title（参考訳）: ダークウェブハイパーリンクグラフにおける量子古典的リンク予測
• Abstract要約: 我々は,383のオニオンホストと2,067のクロスホストリンクを含むオフラインのTorクロールから,HTMLコンテンツとハイパーリンクを分析した。 この研究は、意味分析と次数制御量子-古典的リンク予測を組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.05219568203653522
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We analyze HTML content and hyperlinks from an offline Tor crawl containing 383 onion hosts and 2,067 directed cross-host links. The study combines semantic analysis with degree-controlled quantum--classical link prediction. Two directory groups emit 94.8\% of the observed host links. Directed preferential attachment reaches ROC-AUC 0.976 with random non-edges, but falls to $0.550\pm0.014$ under source-conditioned target-degree matching. With disjoint training and test pairs, multimodal logistic regression reaches $0.672\pm0.021$, GAE $0.899\pm0.016$, and VGAE $0.906\pm0.016$. A four-qubit variational quantum classifier (VQC) comparison tests two encodings across 20 disjoint-pair graph splits under exact and 1,024-shot simulation, with classical controls using the same inputs and training examples. Its best exact mean ROC-AUC is $0.549\pm0.023$, compared with $0.551\pm0.016$ for RBF SVC and $0.573\pm0.029$ for a 16-parameter MLP on the same inputs and training examples. These results support predictive signal in combined graph/content features and show why degree control, feature compression, and optimization conditions matter in quantum--classical comparisons.
• Abstract（参考訳）: 我々は,383のオニオンホストと2,067のクロスホストリンクを含むオフラインのTorクロールから,HTMLコンテンツとハイパーリンクを分析した。 この研究は、意味分析と次数制御量子-古典的リンク予測を組み合わせる。 2つのディレクトリ群は、観測されたホストリンクの94.8 %を出力する。 指示優先アタッチメントはランダムな非エッジを持つROC-AUC 0.976に達するが、ソース条件のターゲット度マッチングでは0.550\pm0.014$になる。 整合性トレーニングとテストペアでは、マルチモーダルロジスティック回帰は0.672\pm0.021$、GAE $0.899\pm0.016$、VGAE $0.906\pm0.016$に達する。 4ビットの変分量子分類器(VQC)の比較では、20個の不整合ペアグラフの分割にまたがる2つの符号化を正確かつ1,024ショットのシミュレーションで検証し、同じ入力とトレーニング例を用いて古典的な制御を行った。 ROC-AUCは0.549 pm0.023$、RBF SVCは0.551 pm0.016$、同じ入力とトレーニングの例では0.573 pm0.029$である。 これらの結果は,グラフ/コンテンツの組み合わせによる予測信号をサポートし,量子古典比較において次数制御,特徴圧縮,最適化条件が重要であることを示す。

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