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.