马尔科夫逻辑网（译文）马修 理查德森(mattrcs.washington.edu) 和佩德罗 多明戈斯 (pedrodcs.washington.edu)美国西雅图华盛顿大学计算机科学工程系WA 98195-250摘要：我们提出一个简单的方法将一阶逻辑和概率图解模型组合成一种表示形式。马尔科夫逻辑网就是一个每个准则或语句都有权重的一阶逻辑知识库，其中常数代表库中对象，还约定了一个基本马尔科夫网知识库中一个一阶逻辑准则的每个可能的基元都带有相应的权重。马尔科夫逻辑网推理是通过在回答问题所需的最小基元子集上运用马尔科夫链蒙特卡罗方法实现的。权重是从关系数据库通过拟似然度量的优化迭代高效学习获得，可选择地，额外的子句可运用归纳逻辑程序技术学得。使用一所大学内的一个真实世界数据库和知识库的实验表明这种方法大有前途。关键词：统计关联学习，马尔科夫网，马尔科夫随机场，对数线性模型，图模型，一阶逻辑，可满足性， 归纳逻辑程序设计，基于知识的模式构建，马尔科夫链蒙特卡罗方法，拟似然，连接预测介绍 将概率和一阶逻辑一起表达一直是人工智能界的目标。概率图模型使我们
