I ett rekommendationssystem används tidigare inköp eller klassificeringar av n-produkter av en grupp m-användare för att ge individuella rekommendationer till enskilda användare. Informationen är modellerad som en m × n preferensmatris som antas ha en bra k-rank approximation, för en liten konstant k. I detta arbete presenterar vi en kvantalgoritm för rekommendationssystem som har körtid O(poly(k)polylog(mn)). Alla klassiska algoritmer för rekommendationssystem som arbetar genom att rekonstruera en approximation av preferensmatrisen kör i tid polynomial i matrisdimensionen. Vår algoritm ger bra rekommendationer genom provtagning effektivt från en approximation av preferensmatrisen, utan att rekonstruera hela matrisen. För detta designar vi ett effektivt kvantförfarande för att projicera en given vektor på radutrymmet för en given matris. Detta är den första algoritmen för rekommendationssystem som körs i tiden polylogaritmiska i dimensionerna av matrisen och ger en verklig tillämpning av kvantalgoritmer i maskininlärning.
Det anses allmänt att det kvantrekommendationssystem (QRS) som föreslås i Kerenidis och Prakash REF potentiellt kommer att vara en av de första kommersiella tillämpningarna av kvantmaskinsinlärning.
Quantum Recommendation Systems
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Physics']}