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归纳逻辑程序设计（ILP）是机器学习的一个重要分支，给定一个样例集和相关背景知识，ILP研究如何构建与其相一致的逻辑程序．这些逻辑程序由有限一阶子句组成。文章描述了一种综合当前一些ILP方法多方面优势的算法ICCR．ICCR溶合了以FOIL为代表的自顶向下搜索策略和以GOLEM为代表的自底向上搜索策略，并能根据需要发明新谓词、学习递归逻辑程序，对比实验表明，对相同的样例及背景知识，ICCR比FOIL和GOLEM能学到精度更高的目标逻辑程序。