Inductive Logic Programming

归纳逻辑编程（Inductive Logic Programming, ILP）是一种机器学习方法，旨在通过逻辑表示法从数据中自动推导出可解释的规则。ILP的目标是结合逻辑推理和统计学习，以发现数据中的结构化模式，并生成能够泛化到新实例的假设。其核心优势在于能够处理复杂的关系数据，提供透明且易于理解的模型，广泛应用于知识发现、数据挖掘和专家系统等领域。