摘要：针对目前归纳逻辑程序设计（inductive logic programming,ILP）系统要求训练数据充分且无法利用无标记数据的不足,提出了一种利用无标记数据学习一阶规则的算法——关系tri-training（relational-tri-training,R-tri-training）算法。该算法将基于命题逻辑表示的半监督学习算法tri-training的思想引入到基于一阶逻辑表示的ILP系统,在ILP框架下研究如何利用无标记样例信息辅助分类器训练。R-tri-training算法首先根据标记数据和背景知识初始化三个不同的ILP系统,然后迭代地用无标记样例对三个分类器进行精化,即如果两个分类器对一个无标记样例的标记结果一致,则在一定条件下该样例将被标记给另一个分类器作为新的训练样例。标准数据集上实验结果表明：R-tri-training能有效地利用无标记数据提高学习性能,且R-tri-training算法性能优于GILP（genetic inductive logic programming）、NFOIL、KFOIL和ALEPH。

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