Was ist Markov-Kette?
Eine Markov-Kette ist ein mathematischer Prozess, der innerhalb einer endlichen Anzahl möglicher Zustände von einem Zustand in einen anderen übergeht. Es ist eine Sammlung von verschiedenen Zuständen und Wahrscheinlichkeiten einer Variablen, deren zukünftiger Zustand oder Zustand wesentlich von seinem unmittelbaren vorherigen Zustand abhängt. Eine Markov-Kette ist auch als zeitdiskrete Markov-Kette (DTMC) oder Markov-Prozess bekannt.
Markov-Ketten werden hauptsächlich verwendet, um den zukünftigen Zustand einer Variablen oder irgendeines Objekts basierend auf seinem vergangenen Zustand vorherzusagen. Es wendet probabilistische Ansätze bei der Vorhersage des nächsten Zustands an. Markov-Ketten werden unter Verwendung gerichteter Graphen dargestellt, die den aktuellen und vergangenen Zustand und die Wahrscheinlichkeit des Übergangs von einem Zustand zu einem anderen definieren.
Markov-Ketten haben mehrere Implementierungen in Computer- und Internettechnologien. Die von der Google-Suche verwendete PageRank (R) -Formel verwendet beispielsweise eine Markov-Kette, um den PageRank einer bestimmten Webseite zu berechnen. Es wird auch verwendet, um das Benutzerverhalten auf einer Website basierend auf früheren Benutzereinstellungen oder -interaktionen vorherzusagen.