¿Algún ejemplo de negocios del uso de cadenas de Markov?

Question

¿Qué casos comerciales existen para usar cadenas de Markov? He visto el tipo de área de juego de una cadena de markov aplicada al blog de alguien para escribir una publicación falsa. Me gustaría algunos ejemplos prácticos sin embargo? P.ej. útil en los negocios o la predicción del mercado de valores, o similar ...

Editar: Gracias a todos los que dieron ejemplos, he votado cada uno como todos fueron útiles.
Edit2: Seleccioné la respuesta con la mayor cantidad de detalles como la respuesta aceptada. Todas las respuestas subí.

Answer 1

Hay una clase de métodos de optimización basados ​​en los métodos Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Estos se han aplicado a una amplia variedad de problemas prácticos, por ejemplo, las aplicaciones de procesamiento de imágenes de señal & a la segmentación y clasificación de datos. Habla & reconocimiento de imágenes, análisis de series de tiempo, muchos ejemplos similares salen de la visión por computadora y el reconocimiento de patrones.

Answer 2

El más obvio: el PageRank de Google.

Answer 3

He visto correo no deseado que se generó claramente utilizando una cadena de Markov, ciertamente que califica como un "uso comercial". :)

Answer 4

Usamos el análisis de cadena de archivos de registro para derivar y promover enlaces secundarios y terciarios a documentos no relacionados en nuestro sistema de ayuda (una colección de 10 millones de documentos).

Esto es especialmente útil para unir taxonomías por lo demás separadas. p.ej. Documentos SQL vs. documentos IIS.

Answer 5

Hidden Markov models se basan en una cadena de Markov y se utilizan ampliamente en reconocimiento de voz y especialmente en bioinformática.

Answer 6

Sé que AccessData los utiliza en su forensic password-cracking tools. Le permite explorar las frases de contraseña más probables primero, lo que resulta en una recuperación de contraseña más rápida (en promedio).

Answer 7

IBM tiene CELM. Echa un vistazo a este enlace: http://www.research.ibm.com/journal/rd/513/labbi.pdf

Answer 8

Hay algunos sistemas Ray Tracing comerciales que implementan luz metrópoli Transporte (inventado por Eric Veach, básicamente se metrópolis Hastings para el trazado de rayos aplica), y también Bi-Directional- y Importancia-Muestreo-Tracers Path use Markov-Chains.

Los textos en negrita son googleables, omito más explicaciones por el bien de este hilo.

Answer 9

Planeamos utilizarlo para el ingreso de texto predictivo en un dispositivo de mano para la entrada de datos en un entorno industrial. En una situación con un tamaño de vocabulario razonable, se pueden sugerir transiciones a la siguiente palabra en función de la frecuencia. Nuestra prueba inicial sugiere que esto funcionará bien para nuestras necesidades.

Answer 10

Recientemente me encontré en un blog de ejemplo de la utilización de cadenas de Markov para la creación de datos de prueba ...

cadenas

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

Answer 11

Markov son utilizados por las empresas de búsqueda como Bing para inferir la pertinencia de los documentos de la secuencia de clics realizados por los usuarios en la página de resultados.El comportamiento del usuario subyacente en una sesión de consulta típica se modela como una cadena de markov, con comportamientos particulares como transiciones de estado ... por ejemplo, si el documento es relevante, un usuario puede examinar más documentos (pero con una probabilidad menor) o bien él puede examinar más documentos (con una probabilidad mucho mayor).

Answer 12

Las cadenas de Markov se pueden usar para simular la interacción del usuario, p. al navegar por el servicio.

Mi amigo estaba escribiendo como diplomawork plagiat recognision usando Markov Chains (dijo que los datos de entrada deben ser libros enteros para tener éxito).

Puede que no sea un "negocio", pero las Cadenas de Markov se pueden usar para generar nombres geográficos y de personas ficticios, especialmente en juegos de rol.

Answer 13

El modelo de Markov es una forma de describir un proceso que pasa por una serie de estados.

HMM se puede aplicar en muchos campos donde el objetivo es recuperar una secuencia de datos que no se puede observar inmediatamente (pero depende de algunos otros datos en esa secuencia).

Las aplicaciones más comunes incluyen:

Cripta-análisis, reconocimiento de voz, etiquetado gramatical, la traducción automática, de la predicción, la predicción de genes, Alineación de bio-secuencias, reconocimiento de gestos, reconocimiento de la actividad, la navegación Detectando patrón de un usuario en un sitio web.

Answer 14

Las cadenas de Markov se utilizan en el seguro de vida, particularmente en el modelo de discapacidad permanente. Hay 3 estados

• 0 - La vida es saludable
• 1 - La vida se convierte en discapacitados
• 2 - La vida muere

En un modelo de incapacidad permanente el asegurador podrá pagar algún tipo de beneficio si el asegurado queda discapacitado y/o el beneficio del seguro de vida cuando muere el asegurado. Entonces, la compañía de seguros probablemente ejecutaría una simulación de monte carlo basada en esta cadena de Markov para determinar el costo probable de proporcionar dicho seguro.