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这篇文献的背景主要集中在以下几个方面：
# '''程序合成的挑战'''：
#* 程序合成的目标是根据一组输入输出示例自动生成计算机程序。传统的程序合成方法依赖于搜索一系列函数或动作来映射输入到输出，但这种方法在处理需要长序列函数的程序时面临挑战，因为程序合成的搜索复杂性随着搜索深度呈指数级增长。
# '''关系型分解方法的提出'''：
#* 为了克服传统方法的局限性，作者提出了一种新颖的程序合成方法，该方法将复杂的功能任务分解为更简单的[[关系型]]合成子任务。通过将每个训练输入输出示例分解为一组事实，并尝试学习它们之间的关系，这种方法能够简化程序合成的过程。
# '''归纳逻辑编程（ILP）的应用'''：
#* 作者使用现成的[[归纳逻辑编程]]（ILP）系统来验证他们的方法，并通过三个具有挑战性的数据集展示了该方法的有效性。ILP作为一种关系型程序合成方法，通过将数据和学习到的程序表示为逻辑程序，使得作者的方法能够以关系型方式进行程序合成。
# '''关系型表示与功能性表示的比较'''：
#* 文献中还探讨了关系型表示与标准的功能型表示之间的比较，并通过实验结果表明，关系型编码在多个领域中相比功能型编码能够显著提高学习性能。
综上所述，这篇文献的背景强调了在程序合成领域中对新方法的需求，以及现有方法在处理复杂任务时的局限性。作者通过提出关系型分解方法，并利用ILP系统，展示了一种有效的程序合成新途径。