马尔可夫链（Markov Chain）是一种随机过程模型，其核心特性在于“无记忆性”，即系统在任意时刻的状态转移仅依赖于当前状态，而与过去的状态序列无关。这种模型由状态空间和状态间的转移概率矩阵定义，用于描述序列事件随时间演变的概率行为，是概率论和统计学中的基础工具。
在AI产品开发的实际落地中，马尔可夫链广泛应用于自然语言处理（如构建语言模型进行文本预测或生成）、推荐系统（如预测用户行为序列）、以及时间序列预测（如金融风险分析或天气预报）等场景。其数学简洁性和计算高效性使其成为许多AI系统的理想简化模型，能够以较低成本实现实时预测和决策支持。
延伸阅读推荐：Sheldon M. Ross的《Introduction to Probability Models》（Academic Press出版）提供了马尔可夫链的深入理论阐述和实际应用案例。
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