÷ƒ’À;è TeX output 1994.05.24:1406‹ÿÿÿÿ ‹ú- ýW‘ì Šn ý‘ì’¹4õó'ò"V ó3 cmbx10ÒLabY‹oratory–2of“AI“and“Computer“Science“(LIA¦tCC)Ž¤ ™š’cÓUniv•¦tersit“y–2of“P¦tortoŽ¡’¯#£P¦tortoŽ¡’ž†3P¦tortugalŽŸ'34‘sçResearc¦thersŽ¡‘sçó"Kñ`y ó3 cmr10ÍP•²!a“v“el–¦fBrazdil,“Al‘þȉŸýfÊŽipio“Jorge,“Lu‘þȉŸýfÊŽis“T‘ÿeorgo,“Jo~‘ú†fao“GamaŽ©34‘sçÒILP‘2AreasŽ¡‘sçÍLearning–VXfrom“algorithm“sk•²!etc“hes,‘ÂSMoMÞdular›VXapproac“hes˜to˜learning,‘ÂSTheory˜re nemen“t,Ž¡‘sçMultiple–€[predicate“learning,›‡÷Learning“in“m•²!ulti-agen“t‘€[en“vironmen“ts,˜Learning–€[from“m²!ultipleŽ¡‘sçsources,–¦fEv‘ÿdDaluation“of“inductiv²!e“methoMÞds.Ž¦‘sçÒDescription–2of“Researc¦thŽ¡‘sçÍOne–ˆ'of“the“main“concerns“of“LIAš²!CC‘‡Þis“ho˜w“to“turn“ILP‘‡Þsystems“more“practicable“so“that“theyŽ¡‘sçcould–õ)bMÞe“of“help“when“devš²!eloping“logic“programs.‘¢ÉIn“one“line“of“w˜ork“w˜e“ha˜v˜e“examined“ho˜wŽ¡‘sçwš²!e–ƒcould“adapt“the“ideas“of“structured“programming“to“ILP‘i[4Ž‘yš].‘3F‘ÿeollo˜wing“the“structuredŽ¡‘sçmethoMÞdology‘ÿe,‘*©a– ºcomplex“task“is“split“up“inš²!to“subtasks.‘ªNEac˜h“subtask“requires“a“spMÞeci cationŽ¡‘sçof–£¹a“particular“predicate,›×uor“a“group“of“predicates“(=“moMÞdule),˜and“generation“of“the“requiredŽ¡‘sçde nition–§Owith“the“help“of“inductivš²!e“methoMÞds.‘à—Our“concerns“are“th˜us“similar“to“those“of“inŽ¡‘sçthe–¦farea“of“mš²!ultiple“predicate“learning“(particularly“in˜tensional“approac˜hes).Ž¡‘-sçIn–>°another“line“of“wš²!ork“w˜e“ha˜v˜e“explored“the“pMÞossibilit˜y“of“giving“the“system“someŽ¡‘sçinformation–QÊabMÞout“hoš²!w“the“giv˜en“problem“could“bMÞe“solv˜ed.‘Á©This“information“appMÞears“in“theŽ¡‘sçform–tWof“an“algorithm“sk•²!etc“h,‘§Ówhic“h–tWis“an“incomplete“and“somewhat“v‘ÿdDague“represen²!tationŽ¡‘sçof–Óêthe“computation,‘ßKrelated“to“a“particular“example.‘fiIn“[1Ž‘yš]“wš²!e“describMÞe“whic˜h“sk˜etc˜hes“areŽ¡‘sçadmissible,‘˜ggivš²!e–”çdetails“of“the“learning“algorithm.‘ØIt“emplo˜ys“a“top-do˜wn“co˜v˜ering“methoMÞd,Ž¡‘sçbut–ªHin“addition“exploits“the“information“conš²!tained“in“the“sk˜etc˜h.‘é„The“implemen˜ted“systemŽ¡‘sçis–ñYcalled“SKIL1.‘¡„W‘ÿee“are“planning“to“extend“this“system“to“m²!ultiple“predicate“(and“moMÞdular)Ž¡‘sçlearning–¦fdiscussed“earlier.Ž¡‘-sçLIAš²!CC‘Ȭhas–ȵbMÞeen“concerned“with“the“problem“that“can“arise“in“practice.‘DÉDi eren˜t“sub-Ž¡‘sçprograms–”Þmaš²!y“sometimes“use“a“somewhat“di eren˜t“predicate“v˜ošMÞcabulary‘ÿe.‘ØThe“comp˜ositionŽ¡‘sçof–\…the“ nal“program“requires“then“that“all“vš²!oMÞcabulary“di erences“get“resolv˜ed.‘Å=The“methoMÞdŽ¡‘sçcan–Y›itself“emply“induction,‘†has“is“demonstrated“in“[6Ž‘yš,“7Ž‘ Ó5].‘÷{The“problem“of“di eren²!t“and/orŽ¡‘sçincompatible–ºvš²!oMÞcabulary“t˜ypically“arise“when“subprograms“get“generated“b˜y“di eren˜t“ILPŽ¡‘sçsystems–ëß(or“agenš²!ts).‘®IIn“this“con˜text“the“ nal“program“ma˜y“consist“of“di eren˜t“parts,‘ý>eac˜hŽ¡‘sçgenerated–úfbš²!y“one“particular“system.‘¤ˆIn“addition,‘Ìw˜e“ma˜y“need“also“certain“in˜terface“theoriesŽ¡‘sçwhicš²!h–¦fenable“to“relate“the“terms“generated“in“di eren˜t“con˜texts.Ž¡‘-sçFinally–ÅLIAš²!CC‘¡has“also“bMÞeen“concerned“with“ev‘ÿdDaluation“of“di eren˜t“learning“algorithms.Ž¡‘sçThe–Eˆaim“is“to“obtain“a“system“capable“of“examining“a“giv²!en“dataset“and“giving“a“recom-Ž¡‘sçmendation–ý×concerning“the“suitabilitš²!y“of“di eren˜t“learning“methoMÞds.‘ä/Although“most“of“ourŽ¡‘sçprevious–½e ort“wš²!as“orien˜ted“to˜w˜ards“ev‘ÿdDaluation“of“di eren˜t“classi cation“algorithms“[2Ž‘yš],‘Ÿxw˜eŽ¡‘sçare–¦fplanning“to“extend“this“w²!ork“to“cater“for“ILP“datasets/systems.Ž¦‘sçÒRecen¦tt‘2PublicationsŽ¡‘!íÍ[1]ŽŽ‘2ö P‘ÿe.–(äBrazdil,‘IƒA.“Jorge.‘_ŸLearning“bš²!y“re ning“algorithm“sk˜etc˜hes.‘_Ÿó%ý': ó3 cmti10ÐPr–ÿp¹o“c.›b÷Eur“op“e“an˜Conf.Ž¡‘2ö on–êêA¸\rti cial“Intel‘Fligenc‘ÿp¹e,“ECAI-94Í,–¦fAmsterdam.“J.“Wiley‘ÿe,“1994.ŽŽŽŒ‹* ‹ú- ýW‘ì Šn ý‘ì‘!íÍ[2]ŽŽ‘2ö P‘ÿe.–ƒòBrazdil,›ŠÖJ.“Gama,˜B.“Henery‘ÿe.‘ÎCharacterizing“the“applicabilit²!y“of“classi cation“algo-Ž¤ ™š‘2ö rithms–JÜusing“meta-lev²!el“learning.‘¸âÐPr–ÿp¹o“c.›–³Eur“op“e“an˜Conf.˜on˜Machine˜L“e“arning,‘§‹ECML-Ž¡‘2ö 94Í,–¦fCatania.“Springer-V‘ÿeerlag,“1994.Ž¡‘!í[3]ŽŽ‘2ö P›ÿe.–é²Brazdil,‘ú…A.“Jorge.‘£LExploiting“algorithm“sk•²!etc“hes–é²in“ILP˜.‘£LÐPr–ÿp¹o“c“e“e“dings–(Ôof“The“Thir‘ÿp¹dŽ¡‘2ö International–g€Workshop“on“Inductive“L–ÿp¹o“gic‘g€Pr“o“gr“ammingÍ,–O¬ILP'93,“Jozef–-ÒStefan“Insti-Ž¡‘2ö tute,–¦fLjubljana,“Slo•²!v“enia,‘¦f1993.Ž¡‘!í[4]ŽŽ‘2ö P‘ÿe.–I¨Brazdil,‘ryA.“Jorge.‘ÁDMoMÞdular“approacš²!h“to“ILP:“Learning“from“in˜teractions“bMÞet˜w˜eenŽ¡‘2ö moMÞdules.‘“ÐPr–ÿp¹o“c“e“e“dings–Ááof“the“Workshop“on“L–ÿp¹o“gic“al›ÁáAppr“o“aches˜to˜Machine˜L“e“arningÍ,Ž¡‘2ö Vienna,–¦fAustria,“1992.Ž¡‘!í[5]ŽŽ‘2ö P‘ÿe.–3ôBrazdil.‘°iApproacš²!hes“to“Inductiv˜e“Logic“Programming.‘°iIn“V.“Marik,‘J×O.“Stepank˜o˜v‘ÿdDa,Ž¡‘2ö R.– 0T›ÿerappl“(eds.)“Adv‘ÿdDanced“T˜opics“in“AI,“Lecture“Notes“in“Arti cial“In²!telligence,‘#"V˜ol.Ž¡‘2ö 617,–¦f139{160,“Springer-V‘ÿeerlag,“1992.Ž¡‘!í[6]ŽŽ‘2ö P‘ÿe.–øvBrazdil,‘LùS.“Muggleton.‘Ê.Learning“to“relate“terms“in“mš²!ultiple“agen˜t“en˜vironmen˜t.Ž¡‘2ö ÐPr–ÿp¹o“c.–Ö×of“Eur–ÿp¹op“e“an–Ö×Working“Session“on“L–ÿp¹e“arning,‘EWSL-91Í,‘¶ULecture–zQNotes“in“ComputerŽ¡‘2ö Science,–¦fV›ÿeol.“482.“Springer-V˜erlag,“1991.Ž¡‘!í[7]ŽŽ‘2ö P‘ÿe.–-HBrazdil.›­ñLearning“in“m•²!ulti-agen“t‘-Hen“vironmen“ts.˜ÐPr–ÿp¹o“c“e“e“dings–{}of“Se–ÿp¹c“ond–{}Workshop“onŽ¡‘2ö A¸\lgorithmic›êêL–ÿp¹e“arning˜The“oryÍ.–¦fOHMSHA,“1991.ŽŸ34‘sçÒCon•¦ttact‘2P“ersonŽ¡‘sçÍP•²!a“v“el‘¦fBrazdilŽ¡‘sçLIA²!CCŽ¡‘sçUniv•²!ersit“y–¦fof“P²!ortoŽ¡‘sçRua–¦fCampMÞo“Alegre,“823Ž¡‘sç4100‘¦fP²!ortoŽ¡‘sçP²!ortugalŽ¡‘sçPhone:‘ÝÝ+351–¦f2“600“1672Ž¡‘sçF‘ÿeax:‘ÝÝ+351–¦f2“600“3654Ž¡‘sçE-mail:‘ÝÝpbrazdil@ncc.up.ptŽŽŽŒø±ƒ’À;è‹ú-Οó'ò"V ó3 cmbx10ó%ý': ó3 cmti10ó"Kñ`y ó3 cmr10ù”ßßßß