Inductive Logic Programming 归纳逻辑编程/会议录 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Camacho, Rui; King, Ross; Srinivasan, Ashwin

出品人:

页数:358

译者:

出版时间:2004-10

价格:587.60元

装帧:

isbn号码:9783540229414

丛书系列:

图书标签:

• Inductive Logic Programming
• Logic Programming
• Machine Learning
• Artificial Intelligence
• Knowledge Representation
• Pattern Recognition
• Data Mining
• Computer Science
• Algorithms
• Programming

《归纳逻辑编程：从基础到前沿》 内容简介： 本书深入探讨了归纳逻辑编程（Inductive Logic Programming，ILP）这一在人工智能、机器学习和计算逻辑交叉领域具有重要地位的研究方向。ILP的核心在于“从例子中学习程序”，它结合了逻辑编程的表达能力和归纳学习的泛化能力，能够学习出具有结构化知识和可解释性的逻辑规则。本书旨在为读者构建一个全面且深入的ILP知识体系，从其坚实的理论基础出发，逐步过渡到丰富的应用实践和前沿的研究动态。 第一部分：理论基石——逻辑与归纳的融合 本部分将详细阐述ILP的理论根基，为读者打下坚实的数学和逻辑学基础。 第一章：逻辑编程基础回顾。 逻辑编程是一种声明式编程范式，以一阶逻辑为基础。本章将重点回顾Horn子句、程序（facts and rules）、查询（queries）、推理（inference）、 SLD-resolution（Selection, Linearity, Definite clauses, Resolution）等核心概念。我们将通过清晰的例子说明逻辑程序的构成、执行过程以及其在知识表示上的优势。理解逻辑编程是掌握ILP的前提，因为ILP的学习过程本质上是在构建逻辑程序。 第二章：归纳学习基本原理。 归纳学习是从一组观察到的样本（正例和负例）中推断出一般性规则的过程。本章将介绍概念学习、假设空间（hypothesis space）、搜索策略（search strategies）、过拟合（overfitting）与泛化（generalization）等归纳学习的基本概念。我们将探讨不同类型的归纳学习方法，例如基于决策树、基于示例的归纳等，并强调它们在数据驱动的知识发现中的作用。 第三章：归纳逻辑编程的定义与框架。 这一章将正式引入归纳逻辑编程的概念，明确其核心任务：给定一组正例（positive examples）、负例（negative examples）以及一组背景知识（background knowledge），学习一个逻辑程序（hypothesis），使得该程序能够解释所有正例，并且不解释任何负例。我们将详细介绍ILP的几个经典框架，如Progol、Inductive-Logic-Programming-System（ILPS）等，阐述它们在学习过程中的关键组成部分：假设空间、搜索算法、评估函数等。 第四章：逻辑程序的表示与操作。 ILP学习的产物是逻辑程序，因此理解逻辑程序的各种表示形式至关重要。本章将深入探讨不同形式的Horn子句（如K-Horn子句、GH-Horn子句）及其在ILP中的应用。我们还将介绍逻辑程序之间的重要关系，如subsumption（包含）、relevance（相关性）、equivalence（等价性）等，这些关系是指导ILP搜索过程的关键。 第五章：归纳推理的度量与评估。 如何评价一个学习到的逻辑程序的“好坏”是ILP面临的核心挑战之一。本章将介绍多种用于度量和评估逻辑程序的质量的标准，包括覆盖率（coverage）、准确率（accuracy）、复杂度（complexity）、奥卡姆剃刀原则（Occam's Razor）等。我们将讨论如何在假设空间中进行有效的搜索，以找到在这些度量标准上表现最优的程序。 第二部分：核心算法与技术——ILP的实现路径 本部分将聚焦于实现ILP的各种算法和技术，从经典方法到近期发展。 第六章：基于搜索的ILP算法。 大多数ILP算法都依赖于对假设空间的搜索。本章将详细介绍各种搜索策略，如自上而下（top-down）搜索（如FOIL、PROGOL）、自下而上（bottom-up）搜索（如GDT）以及混合策略。我们将分析不同搜索策略的优缺点，并探讨如何结合启发式搜索技术来提高搜索效率。 第七章：从正例和负例中学习。 学习一个能够正确区分正例和负例的逻辑程序是ILP的典型任务。本章将深入研究处理正负例的策略，包括如何在搜索过程中利用负例来剪枝（pruning）不合法的假设，以及如何设计能够有效应对噪声（noise）的算法。 第八章：利用背景知识进行归纳。 背景知识对于ILP至关重要，它为学习提供了丰富的上下文和约束。本章将探讨如何有效地利用背景知识，包括预定义的谓词、类型约束、已知的规则等。我们将讨论两种主要的背景知识利用方式：一种是将其作为搜索空间的一部分，另一种是将其作为学习过程中的约束。 第九章：从不同数据源学习。 传统的ILP主要从符号形式的例子和背景知识学习。本章将扩展讨论如何从其他类型的数据源中进行归纳逻辑编程，例如： 从结构化数据中学习： 如何将数据库、XML文档等结构化数据转化为逻辑形式，以便ILP系统进行学习。 从文本数据中学习： 利用自然语言处理技术，从非结构化的文本中提取信息，构建逻辑表示，并进行ILP学习。 从多媒体数据中学习： 探讨如何将图像、视频等多媒体信息转化为逻辑谓词，实现多模态ILP。 第十章： ILP系统的构建与实现。 本章将介绍一些经典的ILP系统的设计思想和实现细节，例如Aleph、Metagol、DeepProblog等。我们将分析这些系统的架构、核心算法以及它们在实际应用中的表现，并提供一些构建和使用ILP系统的实用建议。 第三部分：应用领域与前沿探索——ILP的价值与未来 本部分将展示ILP在各个领域的广泛应用，并展望其未来的发展方向。 第十一章： ILP在生物信息学中的应用。 生物信息学是ILP的经典应用领域之一。本章将深入探讨ILP在基因调控网络学习、蛋白质功能预测、药物发现、生物标记物识别等方面的应用案例。我们将分析ILP如何从复杂的生物数据中学习出具有生物学意义的逻辑模型。 第十二章： ILP在自然语言处理中的应用。 ILP在自然语言处理（NLP）领域也扮演着重要角色。本章将介绍ILP在语义解析、关系抽取、文本分类、机器翻译、对话系统等方面的应用。我们将讨论ILP如何学习语言的结构和规则，从而提升NLP任务的性能。 第十三章： ILP在机器人学与规划中的应用。 机器人学和智能规划是ILP的另一重要应用方向。本章将探讨ILP在机器人行为学习、路径规划、任务分解、故障诊断等方面的应用。我们将展示ILP如何帮助机器人从经验中学习复杂的决策策略。 第十四章： ILP在其他领域的应用。 除了上述领域，ILP还在电子商务、金融分析、软件工程、游戏AI等众多领域展现出强大的潜力。本章将概述ILP在这些领域的应用案例，并为读者提供更广泛的视野。 第十五章： ILP的最新研究进展与挑战。 随着人工智能的快速发展，ILP的研究也在不断深化。本章将介绍ILP领域的最新研究热点，例如： 深度归纳逻辑编程（Deep ILP）： 结合深度学习与ILP，利用神经网络强大的特征提取能力来增强ILP的学习效果。 可解释AI（Explainable AI, XAI）与ILP： ILP天生具有良好的可解释性，本章将探讨如何进一步利用ILP来构建更加透明和易于理解的AI系统。 概率归纳逻辑编程（Probabilistic ILP）： 引入概率模型，使得ILP能够处理不确定性信息，学习出概率性的逻辑规则。 自动化机器学习（AutoML）与ILP： 将ILP技术应用于自动化模型选择、特征工程等ML任务。 面临的挑战： 探讨ILP在处理大规模数据、复杂知识表示、实时学习等方面仍面临的挑战，以及未来的研究方向。 结论： 《归纳逻辑编程：从基础到前沿》是一本内容详实、结构清晰的专著，适合于人工智能、机器学习、计算逻辑、计算机科学等相关领域的学生、研究人员和从业人员阅读。通过本书的学习，读者将能够深刻理解归纳逻辑编程的核心原理，掌握其主要的算法和技术，并了解其在各个领域的广泛应用和未来发展趋势。本书不仅为理论研究者提供了坚实的理论基础，也为应用开发者提供了丰富的实践指导，有望激发新的研究思路和创新应用。

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