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传统同类独立同概率分布的链接预测方法会带来很大的噪声,导致预测效果很差,将Markov逻辑网应用到链接预测中,旨在改善这一问题。Markov逻辑网是将Markov网与一阶逻辑结合的统计关系学习方法。利用Markov逻辑网构建关系模型,确定实体之间是否存在链接关系以及当链接关系存在时预测此链接关系的类型。针对两个数据集的实验结果,显示了采用Markov逻辑网模型要比传统链接预测模型有更好的效果,进而为Markov逻辑网解决实际问题提供了依据。