3、数据多样性下的分析与发展：从Markov逻辑网络到未来趋势

数据多样性下的分析与发展：从Markov逻辑网络到未来趋势

1. 数据挖掘新方法：Markov逻辑网络

在机器学习和数据挖掘领域，要实现更广泛的应用，系统需减少对人工的依赖。Markov逻辑网络（Markov Logic Networks）为此提供了一种解决方案，它结合了一阶逻辑和概率图模型。

1.1 主要目标与实现方式

• 自动数据清洗与集成 ：自动学习不同数据源中对象和术语之间的映射，从而整合多源数据。
• 处理复杂关系结构 ：综合运用归纳逻辑编程（ILP）和统计技术，学习丰富的关系结构。
• 融入领域知识 ：将逻辑语句视为对学习模型的软约束，以此融入领域知识。

1.2 实际应用效果

在实际的大学领域应用中，该方法展现出了准确性高、效率高且劳动强度低的优势，相较于传统方法更具竞争力。

2. 数据分析学科的演变

2.1 早期发展

数据科学分析仅有约一个世纪的历史。在大部分时间里，数据领域主要由统计学主导。直到20世纪中叶，计算机的出现引发了一场革命，统计学开始迅速变化。

2.2 多学科兴起

随着计算机的发展，计算机科学逐渐壮大，衍生出多个数据分析的子学科，如机器学习、模式识别和数据挖掘等。这些学科与统计学相互重叠，但也有各自独特的目标和重点。

2.3 应用领域的影响

不同的应用领域推动了数据分析工具的发