| 归纳逻辑程序设计综述 |
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| 引用本文： | 戴望州, 周志华. 归纳逻辑程序设计综述[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(1): 138-154. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2019.20180759 |
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| 作者姓名： | 戴望州 周志华 |
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| 作者单位： | 1.(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) |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划;国家自然科学基金 |
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| 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.
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| 关 键 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 |
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