A Quantum Algorithm Based Heuristic to Hide Sensitive Itemsets

量子设备使用量子比特来表示信息，这使得它们能够利用量子物理学中的重要特性，特别是叠加和纠缠。因此，量子计算机有潜力超越最先进的经典计算机。近年来，量子算法已经展示了这一承诺的迹象，并且已经为量子领域提出了许多算法。在量子计算机上解决困难的现实问题有两个关键障碍。第一个障碍在于硬件方面——目前最先进的量子系统中量子比特的数量太少，无法使解决大问题变得实际可行。第二个障碍涉及算法本身——由于量子计算机使用量子比特，因此在那里工作的算法与在传统计算机上工作的算法根本不同。由于这些限制，研究重点是开发解决小版本问题的方法作为概念证明，认识到一旦拥有足够量子比特的量子设备，就可以将其扩展。本文的目标也是如此。我们提出了一种量子方法来解决数据共享背景下的一个经过深入研究的问题。这个启发式方法使用了众所周知的量子近似优化算法（QAOA）。我们通过涉及小数据集的实验结果来说明如何使用量子算法解决这个问题。结果显示该方法具有潜力，并提供接近最优解的答案。同时，我们意识到还有改进该方法的机会。

量子算法在数据共享中的应用

使用量子近似优化算法（QAOA）来解决数据共享中的优化问题，展示了量子算法在解决实际问题上的潜力。

论文使用小型数据集进行实验，展示了该方法的可行性，并且结果接近最优解。该方法还有进一步改进的空间。

近年来，量子算法在解决实际问题上的应用受到越来越多的关注。例如，Grover搜索算法、Shor算法等。