归纳逻辑程序设计(Inductive Logic Programming,ILP)是基于一阶逻辑的归纳方法,采用的是反向归结(Inverse Resolution)过程。归纳逻辑程序设计ILP可以生成新的谓词,因此被称为构造性归纳。学习是人类拥有智能的一种体现,也是获得知识或技能的基本途径,而机器学习是计算机系统具有智能的重要表现。怎样才能让计算机更好地模拟人类的思维,更好地进行学习,这是计算机领域科学家和逻辑学家十分关心的问题。人工智能研究中,大量的知识工程实践已经表明,知识获取问题是智能系统性能和应用水平得以提高的主要障碍,因此以机器学习的方法和理论来解决知识获取问题是十分必要的,并且将在新一代智能系统中占据重要的地位。然而,机器学习方法存在许多局限性,比如利用背景知识的局限性、知识表示机制的局限性,以及归纳结论的局限性。针对以上问题,归纳逻辑程序设计(Inductive Logic Programming,ILP)的研究领域应运而生。