以至于实验数据不可用，整个实验作废，论文也凉凉，只能重新做新课题。
许青山这种锚定方向就要成稿的想法，有点变态。
【摘要：马尔可夫逻辑网络是将马尔可夫网络与一阶逻辑相结合的一种统计关系学习模型。在自然语言处理、复杂网络、信息抽取等领域都有重要的应用前景.】
许青山简单地书写了一下摘要。
开始一边查阅资料，一边整理自己思路和推演路线。
统计关系学习（statistibsp;relational learning，简称srl），近些年提出的重要方法，主要用于高效准确地处理复杂性和不确定性问题。
许青山锚定的马尔可夫逻辑网络，便是指向这一领域方向的。
而这方向的延伸，算法研究的未来应用。
则是人工智能。
当然，并非说许青山研究这个就是要去研究人工智能，只是统计关系学习能够通过集成关系/逻辑表示、概率推理、不确定性处理、机器学习和数据挖掘等方式去获取搭建出关系数据中的似然模型。
这便深度关联了概率统计中的极大似然估计法。
在未来机器学习和人工智能领域，概率统计的基础学术研究势必会成为滋生算法拓展的核心基础。
“概率图模型贝叶斯网络bns隐markov模型 markov决策过程，神经网络.综合集成概率图模型与统计关系学习的逻辑表示”
“04年的美国华盛顿大学的domingos和richardson提出的markov逻辑网络作为统计关系学习的统一框架。”
“那我要做的就是”
许青山再度完全沉浸在了自己的学术领域之中。
他宛若疯魔。
时而提笔奋笔疾书，洋洋
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