如今信息的飞速增长，使得各种问题变得复杂和不确定，给问题的研究与解决途径带来了巨大的挑战。一阶逻辑可以很好地简化问题，简洁地表示知识，而概率图模型能够对不确定性问题进行很好的处理；如何将一阶逻辑与概率结合起来解决问题逐渐成为了人工智能领域研究的一个热点。　　统计关系学习是将一阶逻辑与概率图模型结合起来的机器学习方法，它与传统的机器学习方法有所不同，它结合了一阶逻辑、不确定性处理和机器学习，其主要是提炼关系数据中的“关系”，从而得到相应的似然模型。马尔可夫逻辑网是一种较为特殊的统计关系学习模型，它将马尔可夫网与一阶逻辑知识库很好地结合在一起。　　传统的统计方法都存在着对数据的规则化要求，如：数据独立、同分布、结构相似等。马尔可夫逻辑网可以很好地弥补传统方法的不足，它可以有效地从这些数据间找到关系结构，并将这些关系与概率结合来表达更为有价值的信息。马尔可夫逻辑网作为人工智能领域一个较新的研究热点，已经成功应用到了文本分类、信息抽取、链接预测、普适计算等领域。　　本文重点研究了马尔可夫逻辑网以及其在迁移学习与推荐系统中的应用。主要工作归纳如下：　　①学习Markov逻辑网相关理论　　本文首先对马尔可夫逻辑网的理论基础进行了介绍，包括一阶逻辑、概率图模型、统计关系学习。然后研究了马尔可夫逻辑网的基本概念，包括闭马尔可夫逻辑网、三项假设以及马尔可夫逻辑网与一阶逻辑知识库的相关性。最后，我们讨论了马尔可夫逻辑网的相关算法：权值学习与推理，并介绍了Alchemy软件包。　　②将Markov逻辑网应用到迁移学习中　　传统的机器学习需要在充分的训练数据集之上来学习得到模型进行预测与评估，这使得新领域的学习与研究变得困难。迁移学习可以很好地用相似领域的知识来帮助新领域知识的学习。本文通过实验实现两个相似领域基于马尔可夫逻辑网的迁移学习，实验结果表明迁移学习与传统的统计学习相比取得了更好的效果。　　③将Markov逻辑网应用到推荐系统中　　推荐系统是指根据用户已有的信息对用户进行推荐的系统。本文通过数据集特点建立马尔可夫逻辑网推荐模型，并通过实验证明该模型比传统的推荐算法有更好的推荐效果。　　由此，我们可以得到：马尔可夫逻辑网是一种功能多样化的机器学习方法，能够将不同领域知识灵活地采用模块化的形式引入到马尔可夫网中，对不确定性问题、不完整与矛盾知识问题也能进行很好的处理，其在各个领域都得到了广泛应用。