(计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京 210023) (daiwz@lamda.nju.edu.cn)
出版日期: 2019-01-01基金资助:国家重点研发计划项目(2018YFB1004300);国家自然科学基金项目(61751306)A Survey on Inductive Logic Programming
Dai Wangzhou, Zhou Zhihua(National Key Laboratory for Novel Software Technology (Nanjing University), Nanjing 210023)
Online: 2019-01-01摘要/Abstract
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.
参考文献
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