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1，什么是基于概念的Markov这个信息检索模型有什么优缺点

为了解决信息检索性能较差的问题,查询扩展将索引项之间的关系以及文档之间的相似度引入到检索中,这个过程可以通过构造知识网络来进行.Markov网络是一种有效的知识关联图形表示方法,可以从实例数据训练获得.
你好！这个东西不好整的仅代表个人观点，不喜勿喷，谢谢。

什么是基于概念的Markov这个信息检索模型有什么优缺点

2，什么是Markov

Markov马尔可夫双语对照词典结果：Markovn.马尔可夫（俄罗斯数学家）; 以上结果来自金山词霸例句:1.The problem with relying on markov chains was that they painted a fartoo mechanical, physical atomic, even picture of the human lifespan. 依赖马尔可夫链的问题是，他们制作的人类寿命图景太过机械化、物理化，甚至是原子化了。
马尔可夫链，因安德烈·马尔可夫（a.a.markov，1856－1922）得名，是数学中具有马尔可夫性质的离散时间随机过程。该过程中，在给定当前知识或信息的情况下，过去（即当期以前的历史状态）对于预测将来（即当期以后的未来状态）是无关的。 马尔可夫链是随机变量x_1,x_2,x_3...的一个数列。这些变量的范围，即他们所有可能取值的集合，被称为“状态空间”，而x_n的值则是在时间n的状态。如果x_p(x_这里x为过程中的某个状态。上面这个恒等式可以被看作是马尔可夫性质。 马尔可夫在1906年首先做出了这类过程 。而将此一般化到可数无限状态空间是由柯尔莫果洛夫在1936年给出的。 马尔可夫链与布朗运动以及遍历假说这两个二十世纪初期物理学重要课题是相联系的，但马尔可夫寻求的似乎不仅于数学动机，名义上是对于纵属事件大数法则的扩张。

什么是Markov

3，markov随机场 是什么

马尔可夫随机场（Markov Random Field），也有人翻译为马尔科夫随机场，它包含两层意思：一是什么是马尔可夫，二是什么是随机场。 [1] 　　马尔可夫一般是马尔可夫性质的简称。它指的是一个随机变量序列按时间先后关系依次排开的时候，第N+1时刻的分布特性，与N时刻以前的随机变量的取值无关。拿天气来打个比方。如果我们假定天气是马尔可夫的，其意思就是我们假设今天的天气仅仅与昨天的天气存在概率上的关联，而与前天及前天以前的天气没有关系。其它如传染病和谣言的传播规律，就是马尔可夫的。 　　随机场包含两个要素：位置（site），相空间（phase space）。当给每一个位置中按照某种分布随机赋予相空间的一个值之后，其全体就叫做随机场。我们不妨拿种地来打个比方。“位置”好比是一亩亩农田；“相空间”好比是种的各种庄稼。我们可以给不同的地种上不同的庄稼，这就好比给随机场的每个“位置”，赋予相空间里不同的值。所以，俗气点说，随机场就是在哪块地里种什么庄稼的事情。 　　好了，明白了上面两点，就可以讲马尔可夫随机场了。还是拿种地打比方，如果任何一块地里种的庄稼的种类仅仅与它邻近的地里种的庄稼的种类有关，与其它地方的庄稼的种类无关，那么这些地里种的庄稼的集合，就是一个马尔可夫随机场。按我理解，就是一种模型，现在在图像信息处理方面用得比较多，国内好像很少人研究这个，可以去看一下李子青大师的一本书《markov random field modeling in computer vision》

markov随机场 是什么

4，马尔柯夫预测法

对事件的全面预测，不仅要能够指出事件发生的各种可能结果，而且还必须给出每一种结果出现的概率。 马尔可夫（Markov）预测法，就是一种预测事件发生的概率的方法。它是基于马尔可夫链，根据事件的目前状况预测其将来各个时刻（或时期）变动状况的一种预测方法。马尔可夫预测法是对地理、天气、市场、进行预测的基本方法，它是地理预测中常用的重要方法之一。 马尔可夫过程：在事件的发展过程中，若每次状态的转移都仅与前一时刻的状态有关，而与过去的状态无关，或者说状态转移过程是无后效性的，则这样的状态转移过程就称为马尔可夫过程。例如：例1：人民生活水平可分为三种水平状态：温饱、小康、富裕。例2：企业经营状况可分为：盈利、不盈不亏、亏损。例3：商品销售状况可分为：畅销、平销、滞销。状态转移举例：例4：营业情况由盈利→亏损。例5：商品由畅销→滞销。公式说明：设系统有N个状态Ei（i=1，2，…，N），以状态变量xt=i表示在时刻tn处于Ei（i=1，2，…，N），如果系统在时刻tn处于Ei而在时刻tn+1转移到Ej的概率只与Ei有关而与tn以前处的状态无关，则此概率可表示为：Pij=P（Ei→Ej）=P（ xn+1 =j∣xn =i）并称为一步转移概率。 0≤ Pij ≤1 ∑ Pij =1所有Pij构成的矩阵为（矩阵图，略）：预测模型：设系统有N个状态Ei（i=1，2，…，N），用Pi表示系统在k时期处于状态Ei（i=1，2，…，N）的概率，所有概率所构成的向量，称为状态概率向量。其中： 0≤Pi（k）≤1（i=1，2，…，N）∑ Pi（k）=1当k=0时，反映系统在初始时状态概率的分布情况，称为起始状态概率分布。由S（k+1）=S（k）P 可得递推关系（矩阵图，略）：所以，马尔柯夫预测法的步骤应该为：1、确定系统的状态Ei和S（0）；2、确定P；3、进行预测：S（k）=S（0）Pk标签: 经济
不明白啊 = =！

5，请问谁知道markov模型是什么啊谢谢

我想你说的应该是Hidden Markov Models这是隐马尔科夫模型 用在语音信号方面的,是为了分析语音信号而提出的一个算法模型.在语音信号处理上用的比较多 隐马尔可夫模型（HMM）是对语音信号的时间序列结构建立统计模型，可将之看作一个数学上的双重随机过程：一个是用具有有限状态数的Markov链来模拟语音信号统计特性变化的隐含的随机过程，另一个是与Markov链的每一个状态相关联的观测序列的随机过程。前者通过后者表现出来，但前者的具体参数是不可测的。人的言语过程实际上就是一个双重随机过程，语音信号本身是一个可观测的时变序列，是由大脑根据语法知识和言语需要(不可观测的状态) 发出的音素的参数流。可见HMM合理地模仿了这一过程，很好地描述了语音信号的整体非平稳性和局部平稳性,是较为理想的一种语音模型。从整段语音来看，人类语音是一个非平稳的随机过程，但是若把整段语音分割成若干短时语音信号，则可认为这些短时语音信号是平稳过程，我们就可以用线性手段对这些短时语音信号进行分析。若对这些语音信号建立隐马尔可夫模型，则可以辩识具有不同参数的短时平稳的信号段，并可以跟踪它们之间的转化，从而解决了对语音的发音速率及声学变化建立模型的问题。 具体的东西在这里也解释不清的,你还是找书看吧 要搞清这个你要先去看一下"马尔科夫链"的相关概念,再来这个隐马尔科夫模型
excel提供了下列函数： 矩阵相乘使用mmult函数，格式为：mmult（数组1，数组2）； 计算逆矩阵使用minverse函数，格式为：minverse（数组）； 将pi及p输入工作表，pi选定单元格cl: el，p选定单元格c2: e4。若选定p2的单 元格为c6：e6，则在编辑栏输入公式“=mmult (cl：el，c2：e4)”，按ctrl+ shift+ enter 则得到p：=(0.477，o．364，0.15 9)，于是可以预测出2月份普通品、一级品和特级品的市场 占有率分别为47.7%、36.4%和15.9%。为了计算三月份的市场占有率p3，首先要求出p2， 选定p2的单元格c8: el0，则在编辑栏输入公式“=mmult (c2: e4，c2: e4)”， 按ctrl+ shift+ enter则得到 0.458 0.0482 0.0345 0.397 0.7794 0.26 0.145 0.1724 0.7055 (3) 迭定p3的单元格为c12: e12，在编辑栏输入公式“=mmult (cl: el，c8: el0)”，按ctrl + shift+ enter则得到p3=(0.0334，0.460，0.206)，即3月份普通品、一级品和特级品的市 场占有率分别为3.34%、4.6%和20.6%。依此类推，应用该方法可以预测第z月份的市场占 有率。希望对你有帮助，不过专业的事情还是用专业的数学软件比较好。

6，什么是马尔科夫链法

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如果一个过程的“将来”仅依赖“现在”而不依赖“过去”，则此过程具有马尔可夫性,或称此过程为马尔可夫过程 nx(t+1) = f( x(t) ) 时间和状态都离散的马尔科夫过程称为马尔科夫链 记作{xn = x(n), n = 0,1,2,…} –在时间集t1 = {0,1,2,…}上对离散状态的过程相继观察的结果 链的状态空间记做i = {a1, a2,…}, ai∈r. 条件概率pij ( m ,m+n)=p{xm+n = aj|xm = ai} 为马氏链在时刻m处于状态ai条件下，在时刻m+n转移到状态aj的转移概率。 由于链在时刻m从任何一个状态ai出发，到另一时刻m+n，必然转移到a1，a2…，诸状态中的某一个，所以有 当pij(m,m+n)与m无关时，称马尔科夫链为齐次马尔科夫链，通常说的马尔科夫链都是指齐次马尔科夫链。 马链的要义就是：如果你想展望未来那么你应立足今日，忘记昨天。 验证是不是马氏链，应该验证是否具有马氏性。所谓马氏性，就是明日只与今日 有关，与前日并无直接的关系。只要验证明日至于今日有关就行了。 立足今日，不能忘记昨天，而是完全记住昨天。未来的成就依赖与以往的历史造就的现在的你。 马尔可夫链应用 什么是markov链？ 马尔可夫链，因安德烈·马尔可夫（a.a.markov，1856－1922）得名，是数学中具有马尔可夫性质的离散时间随机过程。该过程中，在给定当前知识或信息的情况下，过去（即当期以前的历史状态）对于预测将来（即当期以后的未来状态）是无关的。 马尔可夫链是随机变量x_1,x_2,x_3...的一个数列。这些变量的范围，即他们所有可能取值的集合，被称为“状态空间”，而x_n的值则是在时间n的状态。如果x_{n+1}对于过去状态的条件概率分布仅是x_n的一个函数，则 p(x_{n+1}=x|x_0, x_1, x_2, \ldots, x_n) = p(x_{n+1}=x|x_n). \, 这里x为过程中的某个状态。上面这个恒等式可以被看作是马尔可夫性质。 马尔可夫在1906年首先做出了这类过程 。而将此一般化到可数无限状态空间是由柯尔莫果洛夫在1936年给出的。 马尔可夫链与布朗运动以及遍历假说这两个二十世纪初期物理学重要课题是相联系的，但马尔可夫寻求的似乎不仅于数学动机，名义上是对于纵属事件大数法则的扩张。
一、马尔科夫转移矩阵法的涵义 单个生产厂家的产品在同类商品总额中所占的比率，称为该厂产品的市场占有率。在激烈的竞争中，市场占有率随产品的质量、消费者的偏好以及企业的促销作用等因素而发生变化。企业在对产品种类与经营方向做出决策时，需要预测各种商品之间不断转移的市场占有 率。 市场占有率的预测可采用马尔科夫转移矩阵法，也就是运用转移概率矩阵对市场占有率进行市场趋势分析的方法。马尔科夫是俄国数学家，他在20世纪初发现：一个系统的某些因素在转移中，第n次结果只受第n-1的结果影响，只与当前所处状态有关，与其他无关。比如：研究一个商店的累计销售额，如果现在时刻的累计销售额已知，则未来某一时刻的累计销售额与现在时刻以前的任一时刻的累计：销售额都无关。 ， 在马尔科夫分析中，引入状态转移这个概念。所谓状态是指客观事物可能出现或存在的状态；状态转移是指客观事物由一种状态转穆到另一种状态的概率。 马尔科夫分析法的一般步骤为： ①调查目前的市场占有率情况； ②调查消费者购买产品时的变动情况； ③建立数学模型； ④预测未来市场的占有率。 二、马尔科夫分析模型 实际分析中，往往需要知道经过一段时间后，市场趋势分析对象可能处于的状态，这就要求建立一个能反映变化规律的数学模型。马尔科夫市场趋势分析模型是利用概率建立一种随机型的时序模型，并用于进行市场趋势分析的方法。 马尔科夫分析法的基本模型为： X(k+1)=X(k)×P 公式中：X(k)表示趋势分析与预测对象在t=k时刻的状态向量，P表示一步转移概率矩阵， X(k+1)表示趋势分析与预测对象在t=k+1时刻的状态向量。 必须指出的是，上述模型只适用于具有马尔科夫性的时间序列，并且各时刻的状态转移概率保持稳定。若时间序列的状态转移概率随不同的时刻在变化，不宜用此方法。由于实际的客观事物很难长期保持同一状态的转移概率，故此法一般适用于短期的趋势分析与预测。 三、马尔科夫过程的稳定状态 在较长时间后，马尔科夫过程逐渐处于稳定状态，且与初始状态无关。马尔科夫链达到稳定状态的概率就是稳定状态概率，也称稳定 概率。市场趋势分析中，要设法求解得到市场趋势分析对象的稳态概率，并以此做市场趋势分析。 在马尔科夫分析法的基本模型中，当X：XP时，称X是P的稳定概率，即系统达到稳定状态时的概率向量，也称X是P的固有向量或特征向量，而且它具有唯一性。 四，马尔科夫转移矩阵法的应用 马尔科夫分析法，是研究随机事件变化趋势的一种方法。市场商品供应的变化也经常受到各种不确定因素的影响而带有随机性，若其具有"无后效性"，则用马尔科夫分析法对其未来发展趋势进行市场趋势分析五，提高市场占有率的策略预测市场占有率是供决策参考的，企业要根据预测结果采取各种措施争取顾客。提高市场占有率一般可采取三种策略： (1)设法保持原有顾客； (2)尽量争取其他顾客； (3)既要保持原有顾客又要争取新的顾客。 第三种策略是前两种策略的综合运用，其效果比单独使用一种策略要好，但其所需费用较高。如果接近于平稳状态时，一般不必花费竞争费用。所以既要注意市场平稳状态的分析，又要注意市场占有率的长期趋势的分析。 争取顾客、提高市场占有率的策略和措施一般有： ①扩大宣传。主要采取广告方式，通过大众媒体向公众宣传商品特征和顾客所能得到的利益，激起消费者的注意和兴趣。 ②扩大销售。除联系现有顾客外，积极地寻找潜在顾客，开拓市场。如向顾客提供必要的服务等。 ③改进包装。便于顾客携带，增加商品种类、规格、花色，便于顾客挑选，激发顾客购买兴趣。 ④开展促销活动。如展销、分期付款等。 ⑤调整经营策略。根据市场变化，针对现有情况调整销售策略，如批量优待、调整价格、市场渗透、提高产品性能、扩大产品用途、降低产品成本等，以保持市场占有率和扩大市场占有率。 马尔科夫分析模型 实际分析中，往往需要知道经过一段时间后，市场趋势分析对象可能处于的状态，这就要求建立一个能反映变化规律的数学模型。马尔科夫市场趋势分析模型是利用概率建立一种随机型的时序模型，并用于进行市场趋势分析的方法。 马尔科夫分析法的基本模型为： X(k+1)=X(k)×P 公式中：X(k)表示趋势分析与预测对象在t=k时刻的状态向量，P表示一步转移矩阵概率， X(k+1)表示趋势分析与预测对象在t=k+1时刻的状态向量。 必须指出的是，上述模型只适用于具有马尔科夫性的时间序列，并且各时刻的状态转移概率保持稳定。若时间序列的状态转移概率随不同的时刻在变化，不宜用此方法。由于实际的客观事物很难长期保持同一状态的转移概率，故此法一般适用于短期的趋势分析与预测。 请参考，希望对你有所帮助！

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