一. 马尔科夫其人
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二. 随机过程
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三. 马尔科夫链
3.1 马尔科夫链概述
马尔科夫链 当前的状态只取决于上一个状态，不取决于以前的状态。
左边:
红绿灯的转变
红灯->红-黄灯 -> 绿灯 ->黄灯
然后黄灯->红灯
这个链条比较清晰，每一个状态到下一个状态是已知的。
右边:
天气的转变过程
晴天->晴天
晴天->下雨
晴天->多云
下雨->晴天
下雨->下雨
下雨->多云
多云->晴天
多云->下雨
多云->多云
每一种状态到另外一种状态都是未知的，但是各个离散型值的概率是有分布的，这种就是离散的马尔科夫链。
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3.2 随机游动
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求多步转移概率:
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遍历性:
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三. 马尔科夫链应用
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首先每个网页都有引用其它的网页，如果网页被引用的次数多，该网页的排名就相对而言高。
当然，即便网页被引用，但是用户打开该网页后，打开引用网页的概率是多少了? 如果用户直接留在了本网页，不去打开应用网页呢?
于是就引入了一个概率，用户打开网页后打开引用网页的概率。
如果网页被引用的次数多，且通过其它网页打开本网页的概率高，该网页的排名就高。
当然网页数量巨大，所以也就步入了大数据时代，MapReduce算法。
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