请选择下面可以应用隐马尔科夫(HMM)模型的选项( )

隐马尔可夫模型（HMM）是一种基于状态序列的概率模型，假设系统是一个马尔可夫过程，但状态不可直接观测，只能通过观测序列推断，常用于序列数据建模，特别是那些具有隐含状态转移和观测与状态相关的场景。

分析各选项

A 基因序列数据集

• 基因序列（DNA、RNA、蛋白质序列）有明显的序列结构。

• 在生物信息学中，HMM 被广泛应用于基因查找（如基因预测工具 GenScan）、蛋白质家族建模（Profile HMM）、序列对齐等。

• 适合使用 HMM，因为碱基/氨基酸的观测背后可能有隐含的生物学状态（如外显子/内含子、结构域类型等）。

B 电影浏览数据集

• 通常指用户观看电影的历史记录，可能是用户ID、电影ID、时间戳、评分等。

• 这种数据通常更接近推荐系统、协同过滤的问题，序列中不一定有“隐含状态”的明确概念，虽然可用序列模型（如马尔可夫链、RNN），但 HMM 并不是主流选择，因为缺少明确的“观测是状态的随机函数”这种 HMM 假设结构。

C 股票市场数据集

• 股票价格、交易量等时间序列数据，传统上有人尝试用 HMM 建模市场状态（如牛市/熊市、高波动/低波动状态），观测是股价收益，隐含状态是市场机制。

• HMM 在金融时间序列中有应用先例（如 regime switching 模型可以看作是 HMM 的一种）。

判断

题目是可以应用 HMM 模型的选项，意味着只要存在合理的应用场景即可。

• A 基因序列数据集 ✅ 经典应用

• B 电影浏览数据集 ❌ 一般不用 HMM（除非强行定义隐含状态，但实践中罕见）

• C 股票市场数据集 ✅ 已有文献与实际应用（虽然并非唯一或总是最好）

选项应该是多选题，题目可能期望选择 A 和 C。