归纳逻辑程序设计综述

作     者：戴望州 周志华 Dai Wangzhou;Zhou Zhihua

作者机构：计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)南京210023 

基　　金：国家重点研发计划项目(2018YFB1004300) 国家自然科学基金项目(61751306) 

出 版 物：《计算机研究与发展》 (Journal of Computer Research and Development)

年 卷 期：2019年第56卷第1期

页      码：138-154页

摘      要：归纳逻辑程序设计(inductive logic programming,ILP)是以一阶逻辑归纳理论为基础,并以一阶逻辑为表达语言的符号规则学习方法.ILP学得的模型是易于理解的一阶逻辑符号规则,而非难以解释的黑箱模型;在学习中可以相对容易地显式利用以一阶逻辑描述的领域知识;学得模型能对领域中个体间的关系进行建模,而非仅仅对个体的标记进行预测.然而,由于潜在假设空间巨大,进行高效学习有相当的困难.综述了ILP领域的研究情况,从不同一阶逻辑归纳理论的角度对主流的ILP方法做出了梳理.还介绍了近年来ILP基于二阶诱导推理理论的扩展、基于概率的扩展和引入可微构件的扩展.最后,介绍了ILP在实际任务中的代表性应用,探讨了ILP方法目前所遇到的挑战,并对其未来发展进行了展望.

主 题 词：机器学习 一阶逻辑 规则学习 归纳逻辑程序设计 概率归纳逻辑程序设计 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.7544/issn1000-1239.2019.20180759

馆 藏 号：203456446...