Vi föreslår ett enkelt tillvägagångssätt för att kombinera första ordningens logik och probabilistiska grafiska modeller i en enda representation. En Markov logik nätverk (MLN) är en förstaorder kunskapsbas med en vikt fäst vid varje formel (eller klausul). Tillsammans med en uppsättning konstanter som representerar objekt i domänen, anger det en mark Markov nätverk som innehåller en funktion för varje möjlig jordning av en första ordning formel i KB, med motsvarande vikt. Inferens i MLNs utförs av MCMC över den minimala delmängd av marknätet som krävs för att svara på frågan. Vikter lärs effektivt från relationsdatabaser genom att iterativt optimera en pseudolikelihood åtgärd. Alternativt inlärs ytterligare klausuler med hjälp av induktiva logiska programmeringsmetoder. Experiment med en verklig databas och kunskapsbas inom ett universitetsområde illustrerar löftet om detta tillvägagångssätt.
Markov Logic, som presenteras först i REF, kombinerar första ordningens logik med probabilistiska grafiska modeller.
Markov logic networks
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}