在数据分析中,对数线性模型的优势是可以用来分析变量之间的相关性。但高维对数线性模型对数据的分析和研究存在一定的困难。将概率论与图论知识相结合的概率图模型的表示理论,是运用图来表示随机变量间的依赖关系,为多个变量统计提供了有效的模型,所以利用图模型直观地对高维对数线性模型进行分析。将马尔科夫网与对数线性模型的基本理论相结合,建立了图对数线性模型。所有的概率图模型都可以使用独立等价手段来简化。利用概率图中的节点的两两独立性,局部独立性,全局独立性等的条件来简化模型的联合分布。在此基础上,研究了图对数线性模型下变量间的相互独立性以及模型参数的统计性质。根据极大团对图模型进行分解,即可得到极大似然估计,对一个实际数据进行了统计分析。具体分析了五维随机变量的对数线性模型结构以及独立性条件,并且计算出其极大似然估计计算公式。上下文特定独立性在确定性依赖关系中以多种形式出现。运用层构造模型的上下文特定独立性,并在此基础上研究图对数线性模型的极大似然估计。