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产生式规则推理系统因其可理解性、易增删、易修改等特点而被广泛用于各种智能领域，但其规则匹配效率极其低下，不适合大规模推理。Rete算法通过规则条件共享和保存临时匹配结果大大加速了产生式推理，使其成为效率最高的产生式推理算法之一。但随着数据规模的日益增大、业务信息的频繁变更以及不完整数据和模糊逻辑的广泛出现，Rete算法也面临前所未有的挑战。基于这些背景，对Rete算法的原理、研究现状与面临的问题进行综述，指出了Rete算法的常用改进方法。介绍常见的改进方法，并对其进行分析和比较，最后总结了该算法面临的挑战