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.
本文综述了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.
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.
Dai Wangzhou, Zhou Zhihua. A Survey on Inductive Logic Programming. Journal of Computer Research and Development, 2019, 56(1): 138-154.
主编寄语
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本期特刊邀约了体系结构、操作系统、网络与信息安全、智能应用等方面的学术文章13篇,从各个角度对计算机领域的未来研究进行展望,一定程度上反映了《计算机研究与发展》未来的关注方向。
本期特刊既是《计算机研究与发展》创刊六十周年的一份纪念,更是我们踏上新征程的开篇。我们将传承与时俱进、锐意创新的办刊传统,进一步深化“研究”与“发展”的内容特色和反应快、传播广的服务特色,把握中文科技期刊的发展新机遇,将《计算机研究与发展》打造成为展示和交流我国计算机领域创新成果不可或缺的重要平台,更好地为广大科研工作者服务。
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