Geschäftsbeispiele für die Verwendung von Markov-Ketten?

Question

Welche Geschäftsfälle gibt es für die Verwendung von Markov-Ketten? Ich habe die Art von Spielbereich einer Markov-Kette gesehen, die jemandes Blog benutzt, um einen falschen Beitrag zu schreiben. Ich hätte gerne ein paar praktische Beispiele? Z.B. nützlich in der Wirtschaft oder Vorhersage der Börse oder dergleichen ...

Bearbeiten: Danke an alle, die Beispiele gab, ich upvoted jeder, wie sie alle nützlich waren.
Edit2: Ich wählte die Antwort mit den meisten Details als die akzeptierte Antwort. Alle Antworten, die ich aktualisiert habe.

Answer 1

Es gibt eine Klasse von Optimierungsmethoden basierend auf Markov Chain Monte Carlo (MCMC) Methoden. Diese wurden auf eine Vielzahl von praktischen Problemen angewendet, zum Beispiel Signale & Bildverarbeitungsanwendungen zu Datensegmentierung und Klassifizierung. Rede & Bilderkennung, Zeitreihenanalyse, viele ähnliche Beispiele stammen aus Computer Vision und Mustererkennung.

Answer 2

Der offensichtlichste: Googles PageRank.

Answer 3

Ich habe gesehen, Spam-E-Mail, die eindeutig mit einer Markov-Kette generiert wurde - sicherlich qualifiziert sich als eine "Business-Nutzung". :)

Answer 4

Wir verwenden log-file chain-analyse zur Ableitung und Förderung von sekundären und tertiären Links zu anderen Dokumenten in unserem Hilfesystem (eine Sammlung von 10m Dokumenten).

Dies ist besonders hilfreich beim Überbrücken von ansonsten getrennten Taxonomien. z.B. SQL-Dokumente im Vergleich zu IIS-Dokumenten.

Answer 5

Hidden Markov models basieren auf einer Markov-Kette und werden intensiv in der Spracherkennung und insbesondere in der Bioinformatik eingesetzt.

Answer 6

Ich weiß, AccessData verwendet sie in ihrem forensic password-cracking tools. Es ermöglicht Ihnen, die wahrscheinlichsten Kennwortsätze zuerst zu untersuchen, was zu einer schnelleren Wiederherstellung des Kennworts führt (im Durchschnitt).

Answer 7

IBM hat CELM. Schauen Sie sich den folgenden Link: http://www.research.ibm.com/journal/rd/513/labbi.pdf

Answer 8

Es gibt einige kommerzielle Ray Tracing-Systeme, die Metropole Licht Transport implementieren (erfunden von Eric Veach, im Grunde bewarb er Metropole hastings zu Ray-Tracing) und auch Bi-Wege- und Importance-Sampling-Pfad Tracer Verwenden Sie Markov-Ketten.

Die fett gedruckten Texte sind googlable, ich habe weitere Erklärungen wegen dieses Threads weggelassen.

Answer 9

Wir planen, es für die prädiktive Texteingabe auf einem Handheld-Gerät für die Dateneingabe in einer industriellen Umgebung zu verwenden. In einer Situation mit einer angemessenen Wortschatzgröße können Übergänge zu dem nächsten Wort basierend auf der Frequenz vorgeschlagen werden. Unsere ersten Tests deuten darauf hin, dass dies für unsere Bedürfnisse gut funktionieren wird.

Answer 10

ich kürzlich in einem Blog Beispiel gestolpert Testdaten Markow-Ketten der Verwendung für die Erstellung von ...

http://github.com/emelski/code.melski.net/blob/master/markov/main.cpp

Answer 11

Markov-Ketten von Search-Unternehmen wie bing verwendet werden, um die Relevanz von Dokumenten aus der Folge von schließen Klicks von Nutzern auf der Ergebnisseite.Das zugrunde liegende Benutzerverhalten in einer typischen Abfragesitzung wird als Markov-Kette mit bestimmten Verhaltensweisen als Zustandsübergänge modelliert ... Wenn beispielsweise das Dokument relevant ist, kann ein Benutzer noch weitere Dokumente (aber mit einer kleineren Wahrscheinlichkeit) oder sonst untersuchen er kann mehr Dokumente untersuchen (mit einer viel größeren Wahrscheinlichkeit).

Answer 12

Markov-Ketten können verwendet werden, um Benutzerinteraktion zu simulieren, z. beim Durchsuchen des Dienstes.

Mein Freund schrieb als Diplomarbeit Plagiat Anerkennung mit Markov Ketten (er sagte, die Eingabedaten müssen ganze Bücher sein, um erfolgreich zu sein).

Es mag nicht sehr "geschäftlich" sein, aber Markov Chains können verwendet werden, um fiktive geografische und Personennamen zu generieren, besonders in RPG-Spielen.

Answer 13

Markov-Modell ist eine Möglichkeit, einen Prozess zu beschreiben, der eine Reihe von Zuständen durchläuft.

HMMs können in vielen Bereichen angewendet werden, in denen das Ziel darin besteht, eine Datensequenz wiederherzustellen, die nicht sofort beobachtbar ist (aber von einigen anderen Daten in dieser Sequenz abhängt).

Allgemeine Anwendungen umfassen:

Crypt-Analyse, Spracherkennung, Part-of-Speech-Tagging, Maschinelle Übersetzung, Stock Prediction, Gene Vorhersage, Ausrichtung von Bio-Sequenzen, Gestenerkennung, Erkennung Aktivität, Erkennen Surfen Muster eines Benutzers auf einer Website.

Answer 14

Markov Ketten werden in der Lebensversicherung verwendet, besonders im permanenten Behinderungsmodell. Es gibt 3 Zustände

• 0 - Das Leben ist gesund
• 1 - Das Leben deaktiviert wird
• 2 - Das Leben stirbt

In einer permanenten Behinderung Modell der Versicherer eine Art bezahlen der Leistung, wenn der Versicherte bei Tod des Versicherten behindert wird und/oder die Leistung der Lebensversicherung. Die Versicherungsgesellschaft würde dann wahrscheinlich eine Monte-Carlo-Simulation auf der Grundlage dieser Markov-Kette durchführen, um die voraussichtlichen Kosten einer solchen Versicherung zu ermitteln.