markov，什么是基于概念的Markov這個信息檢索模型有什么優(yōu)缺點

來源：整理時間：2023-08-30 11:11:27 編輯：智能門戶手機版

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1，什么是基于概念的Markov這個信息檢索模型有什么優(yōu)缺點
2，什么是Markov
3，markov隨機場是什么
4，馬爾柯夫預測法
5，請問誰知道m(xù)arkov模型是什么啊謝謝
6，什么是馬爾科夫鏈法

1，什么是基于概念的Markov這個信息檢索模型有什么優(yōu)缺點

為了解決信息檢索性能較差的問題,查詢擴展將索引項之間的關系以及文檔之間的相似度引入到檢索中,這個過程可以通過構造知識網絡來進行.Markov網絡是一種有效的知識關聯(lián)圖形表示方法,可以從實例數據訓練獲得.

你好！這個東西不好整的僅代表個人觀點，不喜勿噴，謝謝。

什么是基于概念的Markov這個信息檢索模型有什么優(yōu)缺點

2，什么是Markov

Markov馬爾可夫雙語對照詞典結果：Markovn.馬爾可夫（俄羅斯數學家）; 以上結果來自金山詞霸例句:1.The problem with relying on markov chains was that they painted a fartoo mechanical, physical atomic, even picture of the human lifespan. 依賴馬爾可夫鏈的問題是，他們制作的人類壽命圖景太過機械化、物理化，甚至是原子化了。

馬爾可夫鏈，因安德烈·馬爾可夫（a.a.markov，1856－1922）得名，是數學中具有馬爾可夫性質的離散時間隨機過程。該過程中，在給定當前知識或信息的情況下，過去（即當期以前的歷史狀態(tài)）對于預測將來（即當期以后的未來狀態(tài)）是無關的。馬爾可夫鏈是隨機變量x_1,x_2,x_3...的一個數列。這些變量的范圍，即他們所有可能取值的集合，被稱為“狀態(tài)空間”，而x_n的值則是在時間n的狀態(tài)。如果x_p(x_這里x為過程中的某個狀態(tài)。上面這個恒等式可以被看作是馬爾可夫性質。馬爾可夫在1906年首先做出了這類過程。而將此一般化到可數無限狀態(tài)空間是由柯爾莫果洛夫在1936年給出的。馬爾可夫鏈與布朗運動以及遍歷假說這兩個二十世紀初期物理學重要課題是相聯(lián)系的，但馬爾可夫尋求的似乎不僅于數學動機，名義上是對于縱屬事件大數法則的擴張。

什么是Markov

3，markov隨機場是什么

馬爾可夫隨機場（Markov Random Field），也有人翻譯為馬爾科夫隨機場，它包含兩層意思：一是什么是馬爾可夫，二是什么是隨機場。 [1] 　　馬爾可夫一般是馬爾可夫性質的簡稱。它指的是一個隨機變量序列按時間先后關系依次排開的時候，第N+1時刻的分布特性，與N時刻以前的隨機變量的取值無關。拿天氣來打個比方。如果我們假定天氣是馬爾可夫的，其意思就是我們假設今天的天氣僅僅與昨天的天氣存在概率上的關聯(lián)，而與前天及前天以前的天氣沒有關系。其它如傳染病和謠言的傳播規(guī)律，就是馬爾可夫的。　　隨機場包含兩個要素：位置（site），相空間（phase space）。當給每一個位置中按照某種分布隨機賦予相空間的一個值之后，其全體就叫做隨機場。我們不妨拿種地來打個比方?！拔恢谩焙帽仁且划€畝農田；“相空間”好比是種的各種莊稼。我們可以給不同的地種上不同的莊稼，這就好比給隨機場的每個“位置”，賦予相空間里不同的值。所以，俗氣點說，隨機場就是在哪塊地里種什么莊稼的事情。　　好了，明白了上面兩點，就可以講馬爾可夫隨機場了。還是拿種地打比方，如果任何一塊地里種的莊稼的種類僅僅與它鄰近的地里種的莊稼的種類有關，與其它地方的莊稼的種類無關，那么這些地里種的莊稼的集合，就是一個馬爾可夫隨機場。按我理解，就是一種模型，現在在圖像信息處理方面用得比較多，國內好像很少人研究這個，可以去看一下李子青大師的一本書《markov random field modeling in computer vision》

markov隨機場是什么

4，馬爾柯夫預測法

對事件的全面預測，不僅要能夠指出事件發(fā)生的各種可能結果，而且還必須給出每一種結果出現的概率。馬爾可夫（Markov）預測法，就是一種預測事件發(fā)生的概率的方法。它是基于馬爾可夫鏈，根據事件的目前狀況預測其將來各個時刻（或時期）變動狀況的一種預測方法。馬爾可夫預測法是對地理、天氣、市場、進行預測的基本方法，它是地理預測中常用的重要方法之一。馬爾可夫過程：在事件的發(fā)展過程中，若每次狀態(tài)的轉移都僅與前一時刻的狀態(tài)有關，而與過去的狀態(tài)無關，或者說狀態(tài)轉移過程是無后效性的，則這樣的狀態(tài)轉移過程就稱為馬爾可夫過程。例如：例1：人民生活水平可分為三種水平狀態(tài)：溫飽、小康、富裕。例2：企業(yè)經營狀況可分為：盈利、不盈不虧、虧損。例3：商品銷售狀況可分為：暢銷、平銷、滯銷。狀態(tài)轉移舉例：例4：營業(yè)情況由盈利→虧損。例5：商品由暢銷→滯銷。公式說明：設系統(tǒng)有N個狀態(tài)Ei（i=1，2，…，N），以狀態(tài)變量xt=i表示在時刻tn處于Ei（i=1，2，…，N），如果系統(tǒng)在時刻tn處于Ei而在時刻tn+1轉移到Ej的概率只與Ei有關而與tn以前處的狀態(tài)無關，則此概率可表示為：Pij=P（Ei→Ej）=P（ xn+1 =j∣xn =i）并稱為一步轉移概率。 0≤ Pij ≤1 ∑ Pij =1所有Pij構成的矩陣為（矩陣圖，略）：預測模型：設系統(tǒng)有N個狀態(tài)Ei（i=1，2，…，N），用Pi表示系統(tǒng)在k時期處于狀態(tài)Ei（i=1，2，…，N）的概率，所有概率所構成的向量，稱為狀態(tài)概率向量。其中： 0≤Pi（k）≤1（i=1，2，…，N）∑ Pi（k）=1當k=0時，反映系統(tǒng)在初始時狀態(tài)概率的分布情況，稱為起始狀態(tài)概率分布。由S（k+1）=S（k）P 可得遞推關系（矩陣圖，略）：所以，馬爾柯夫預測法的步驟應該為：1、確定系統(tǒng)的狀態(tài)Ei和S（0）；2、確定P；3、進行預測：S（k）=S（0）Pk標簽: 經濟

不明白啊 = =！

5，請問誰知道m(xù)arkov模型是什么啊謝謝

我想你說的應該是Hidden Markov Models這是隱馬爾科夫模型用在語音信號方面的,是為了分析語音信號而提出的一個算法模型.在語音信號處理上用的比較多隱馬爾可夫模型（HMM）是對語音信號的時間序列結構建立統(tǒng)計模型，可將之看作一個數學上的雙重隨機過程：一個是用具有有限狀態(tài)數的Markov鏈來模擬語音信號統(tǒng)計特性變化的隱含的隨機過程，另一個是與Markov鏈的每一個狀態(tài)相關聯(lián)的觀測序列的隨機過程。前者通過后者表現出來，但前者的具體參數是不可測的。人的言語過程實際上就是一個雙重隨機過程，語音信號本身是一個可觀測的時變序列，是由大腦根據語法知識和言語需要(不可觀測的狀態(tài)) 發(fā)出的音素的參數流?？梢奌MM合理地模仿了這一過程，很好地描述了語音信號的整體非平穩(wěn)性和局部平穩(wěn)性,是較為理想的一種語音模型。從整段語音來看，人類語音是一個非平穩(wěn)的隨機過程，但是若把整段語音分割成若干短時語音信號，則可認為這些短時語音信號是平穩(wěn)過程，我們就可以用線性手段對這些短時語音信號進行分析。若對這些語音信號建立隱馬爾可夫模型，則可以辯識具有不同參數的短時平穩(wěn)的信號段，并可以跟蹤它們之間的轉化，從而解決了對語音的發(fā)音速率及聲學變化建立模型的問題。具體的東西在這里也解釋不清的,你還是找書看吧要搞清這個你要先去看一下"馬爾科夫鏈"的相關概念,再來這個隱馬爾科夫模型

excel提供了下列函數：矩陣相乘使用mmult函數，格式為：mmult（數組1，數組2）；計算逆矩陣使用minverse函數，格式為：minverse（數組）；將pi及p輸入工作表，pi選定單元格cl: el，p選定單元格c2: e4。若選定p2的單元格為c6：e6，則在編輯欄輸入公式“=mmult (cl：el，c2：e4)”，按ctrl+ shift+ enter 則得到p：=(0.477，o．364，0.15 9)，于是可以預測出2月份普通品、一級品和特級品的市場占有率分別為47.7%、36.4%和15.9%。為了計算三月份的市場占有率p3，首先要求出p2，選定p2的單元格c8: el0，則在編輯欄輸入公式“=mmult (c2: e4，c2: e4)”，按ctrl+ shift+ enter則得到 0.458 0.0482 0.0345 0.397 0.7794 0.26 0.145 0.1724 0.7055 (3) 迭定p3的單元格為c12: e12，在編輯欄輸入公式“=mmult (cl: el，c8: el0)”，按ctrl + shift+ enter則得到p3=(0.0334，0.460，0.206)，即3月份普通品、一級品和特級品的市場占有率分別為3.34%、4.6%和20.6%。依此類推，應用該方法可以預測第z月份的市場占有率。希望對你有幫助，不過專業(yè)的事情還是用專業(yè)的數學軟件比較好。

6，什么是馬爾科夫鏈法

abcdefgh

如果一個過程的“將來”僅依賴“現在”而不依賴“過去”，則此過程具有馬爾可夫性,或稱此過程為馬爾可夫過程 nx(t+1) = f( x(t) ) 時間和狀態(tài)都離散的馬爾科夫過程稱為馬爾科夫鏈記作{xn = x(n), n = 0,1,2,…} –在時間集t1 = {0,1,2,…}上對離散狀態(tài)的過程相繼觀察的結果鏈的狀態(tài)空間記做i = {a1, a2,…}, ai∈r. 條件概率pij ( m ,m+n)=p{xm+n = aj|xm = ai} 為馬氏鏈在時刻m處于狀態(tài)ai條件下，在時刻m+n轉移到狀態(tài)aj的轉移概率。由于鏈在時刻m從任何一個狀態(tài)ai出發(fā)，到另一時刻m+n，必然轉移到a1，a2…，諸狀態(tài)中的某一個，所以有當pij(m,m+n)與m無關時，稱馬爾科夫鏈為齊次馬爾科夫鏈，通常說的馬爾科夫鏈都是指齊次馬爾科夫鏈。馬鏈的要義就是：如果你想展望未來那么你應立足今日，忘記昨天。驗證是不是馬氏鏈，應該驗證是否具有馬氏性。所謂馬氏性，就是明日只與今日有關，與前日并無直接的關系。只要驗證明日至于今日有關就行了。立足今日，不能忘記昨天，而是完全記住昨天。未來的成就依賴與以往的歷史造就的現在的你。馬爾可夫鏈應用什么是markov鏈？馬爾可夫鏈，因安德烈·馬爾可夫（a.a.markov，1856－1922）得名，是數學中具有馬爾可夫性質的離散時間隨機過程。該過程中，在給定當前知識或信息的情況下，過去（即當期以前的歷史狀態(tài)）對于預測將來（即當期以后的未來狀態(tài)）是無關的。馬爾可夫鏈是隨機變量x_1,x_2,x_3...的一個數列。這些變量的范圍，即他們所有可能取值的集合，被稱為“狀態(tài)空間”，而x_n的值則是在時間n的狀態(tài)。如果x_{n+1}對于過去狀態(tài)的條件概率分布僅是x_n的一個函數，則 p(x_{n+1}=x|x_0, x_1, x_2, \ldots, x_n) = p(x_{n+1}=x|x_n). \, 這里x為過程中的某個狀態(tài)。上面這個恒等式可以被看作是馬爾可夫性質。馬爾可夫在1906年首先做出了這類過程。而將此一般化到可數無限狀態(tài)空間是由柯爾莫果洛夫在1936年給出的。馬爾可夫鏈與布朗運動以及遍歷假說這兩個二十世紀初期物理學重要課題是相聯(lián)系的，但馬爾可夫尋求的似乎不僅于數學動機，名義上是對于縱屬事件大數法則的擴張。

一、馬爾科夫轉移矩陣法的涵義單個生產廠家的產品在同類商品總額中所占的比率，稱為該廠產品的市場占有率。在激烈的競爭中，市場占有率隨產品的質量、消費者的偏好以及企業(yè)的促銷作用等因素而發(fā)生變化。企業(yè)在對產品種類與經營方向做出決策時，需要預測各種商品之間不斷轉移的市場占有率。市場占有率的預測可采用馬爾科夫轉移矩陣法，也就是運用轉移概率矩陣對市場占有率進行市場趨勢分析的方法。馬爾科夫是俄國數學家，他在20世紀初發(fā)現：一個系統(tǒng)的某些因素在轉移中，第n次結果只受第n-1的結果影響，只與當前所處狀態(tài)有關，與其他無關。比如：研究一個商店的累計銷售額，如果現在時刻的累計銷售額已知，則未來某一時刻的累計銷售額與現在時刻以前的任一時刻的累計：銷售額都無關。，在馬爾科夫分析中，引入狀態(tài)轉移這個概念。所謂狀態(tài)是指客觀事物可能出現或存在的狀態(tài)；狀態(tài)轉移是指客觀事物由一種狀態(tài)轉穆到另一種狀態(tài)的概率。馬爾科夫分析法的一般步驟為： ①調查目前的市場占有率情況； ②調查消費者購買產品時的變動情況； ③建立數學模型； ④預測未來市場的占有率。二、馬爾科夫分析模型實際分析中，往往需要知道經過一段時間后，市場趨勢分析對象可能處于的狀態(tài)，這就要求建立一個能反映變化規(guī)律的數學模型。馬爾科夫市場趨勢分析模型是利用概率建立一種隨機型的時序模型，并用于進行市場趨勢分析的方法。馬爾科夫分析法的基本模型為： X(k+1)=X(k)×P 公式中：X(k)表示趨勢分析與預測對象在t=k時刻的狀態(tài)向量，P表示一步轉移概率矩陣， X(k+1)表示趨勢分析與預測對象在t=k+1時刻的狀態(tài)向量。必須指出的是，上述模型只適用于具有馬爾科夫性的時間序列，并且各時刻的狀態(tài)轉移概率保持穩(wěn)定。若時間序列的狀態(tài)轉移概率隨不同的時刻在變化，不宜用此方法。由于實際的客觀事物很難長期保持同一狀態(tài)的轉移概率，故此法一般適用于短期的趨勢分析與預測。三、馬爾科夫過程的穩(wěn)定狀態(tài) 在較長時間后，馬爾科夫過程逐漸處于穩(wěn)定狀態(tài)，且與初始狀態(tài)無關。馬爾科夫鏈達到穩(wěn)定狀態(tài)的概率就是穩(wěn)定狀態(tài)概率，也稱穩(wěn)定概率。市場趨勢分析中，要設法求解得到市場趨勢分析對象的穩(wěn)態(tài)概率，并以此做市場趨勢分析。在馬爾科夫分析法的基本模型中，當X：XP時，稱X是P的穩(wěn)定概率，即系統(tǒng)達到穩(wěn)定狀態(tài)時的概率向量，也稱X是P的固有向量或特征向量，而且它具有唯一性。四，馬爾科夫轉移矩陣法的應用馬爾科夫分析法，是研究隨機事件變化趨勢的一種方法。市場商品供應的變化也經常受到各種不確定因素的影響而帶有隨機性，若其具有"無后效性"，則用馬爾科夫分析法對其未來發(fā)展趨勢進行市場趨勢分析五，提高市場占有率的策略預測市場占有率是供決策參考的，企業(yè)要根據預測結果采取各種措施爭取顧客。提高市場占有率一般可采取三種策略： (1)設法保持原有顧客； (2)盡量爭取其他顧客； (3)既要保持原有顧客又要爭取新的顧客。第三種策略是前兩種策略的綜合運用，其效果比單獨使用一種策略要好，但其所需費用較高。如果接近于平穩(wěn)狀態(tài)時，一般不必花費競爭費用。所以既要注意市場平穩(wěn)狀態(tài)的分析，又要注意市場占有率的長期趨勢的分析。爭取顧客、提高市場占有率的策略和措施一般有： ①擴大宣傳。主要采取廣告方式，通過大眾媒體向公眾宣傳商品特征和顧客所能得到的利益，激起消費者的注意和興趣。 ②擴大銷售。除聯(lián)系現有顧客外，積極地尋找潛在顧客，開拓市場。如向顧客提供必要的服務等。 ③改進包裝。便于顧客攜帶，增加商品種類、規(guī)格、花色，便于顧客挑選，激發(fā)顧客購買興趣。 ④開展促銷活動。如展銷、分期付款等。 ⑤調整經營策略。根據市場變化，針對現有情況調整銷售策略，如批量優(yōu)待、調整價格、市場滲透、提高產品性能、擴大產品用途、降低產品成本等，以保持市場占有率和擴大市場占有率。馬爾科夫分析模型實際分析中，往往需要知道經過一段時間后，市場趨勢分析對象可能處于的狀態(tài)，這就要求建立一個能反映變化規(guī)律的數學模型。馬爾科夫市場趨勢分析模型是利用概率建立一種隨機型的時序模型，并用于進行市場趨勢分析的方法。馬爾科夫分析法的基本模型為： X(k+1)=X(k)×P 公式中：X(k)表示趨勢分析與預測對象在t=k時刻的狀態(tài)向量，P表示一步轉移矩陣概率， X(k+1)表示趨勢分析與預測對象在t=k+1時刻的狀態(tài)向量。必須指出的是，上述模型只適用于具有馬爾科夫性的時間序列，并且各時刻的狀態(tài)轉移概率保持穩(wěn)定。若時間序列的狀態(tài)轉移概率隨不同的時刻在變化，不宜用此方法。由于實際的客觀事物很難長期保持同一狀態(tài)的轉移概率，故此法一般適用于短期的趨勢分析與預測。請參考，希望對你有所幫助！

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