，例如背景知识和假设。ILP 与其他形式的机器学习的区别在于，它使用富有表现力的表示语言，并且能够利用逻辑编码的背景知识。
分子生物学和自然语言是 ILP 成功 决策者电子邮件列表 应用的两个重要领域。这两个领域都拥有丰富的背景知识，并受益于富有表现力的概念表示语言。例如，ILP 系统 Progol 最近被用于生成 23 个最常见的蛋白质折叠类别的可理解描述，而此前从未有人手动生成过此类描述。
在自然语言领域，ILP 在学习英语过去式方面不仅展现出比其他机器学习方法更高的准确率，而且在学习准确的语法（将句子转化为演绎数据库查询）方面也表现出了更佳的能力。近年来，逻辑语言学习 (LLL) 对现有的 ILP 理论和实现提出了诸多挑战。
然而，ILP 的语言应用需要修改和扩展一套层级定义的谓词，而这些谓词通常只提供位于层级顶端的谓词的示例。通常需要创建新的谓词，并且通常涉及复杂的递归。与 LLL 挑战相关的 ILP 理论和实现的进展已经为 ILP 的其他面向序列的应用带来了有益的进展。
归纳逻辑编程技术与应用
早期，ILP 被用于合成通用任务的函数式或逻辑程序，例如操作数据结构（例如，对列表进行排序或反转）。这些研究表明，小型程序可以通过少量输入/输出示 内容营销策略可促进您的业务增长 例来合成。最近的 IT 革命为更多此类技术和应用创造了现实机会。
如今，大多数计算机用户并非程序员，他们只能被动地使用可用的软件。ILP 可以帮助这些用户更有效地利用计算机，自动完成日常重复性任务。归纳逻辑编程广泛应用于终端用户编程和教育领域。
基于属性的学习的优势在于 线数据库相对简单、高效，并且存在处理海量数据的有效技术。然而，基于属性的学习仅限于对象的非关系描述，即学习到的描述并未明确对象各部分之间的关系。因此，基于属性的学习存在两个显著的局限性：背景知识可以用相当有限的形式表达，并且由于缺乏关系，概念描述语言在某些领域并不适用。