LP^MLN是一种结合了回答集程序（ASP,Answer Set Programming）与马尔科夫逻辑网（MLN,Markov Logic Network）的知识表示和推理语言,具有非单调和不确定推理的能力,并能处理不一致,是国家863项目“开放域知识关联、推理与检索关键技术及系统”的核心推理技术。在863项目中,需要对LP^MLN的推理结果进行解释,展示结果的推出过程。针对该需求,本文主要研究一种LP^MLN推理解释机制,并以此机制为核心设计并实现了LP^MLN推理解释系统。本文的主要工作及成果有:（1）考虑到LP^MLN是ASP的扩展,且项目采用的程序都是正规逻辑程序（NLP,Normal Logic Program）,作为基础首先研究了ASP的推理解释技术。定义了正规逻辑程序的解释空间以及解释空间上的ASP推理解释。基于上述定义,提出了一种以解释空间生成算法和ASP推理解释生成算法为核心的ASP推理解释模型,为LP^MLN推理解释机制的研究奠定了基础。（2）在ASP推理解释模型的基础上,研究LP^MLN的推理解释的机制。首先定义LP^MLN的推理解释为一个集合,该集合的每个元素都是带有概率的相关ASP的推理解释,并满足概率之和等于LP^MLN推理结果的概率。在此基础上,设计了一个LP^MLN推理解释生成模型,该模型通过对LP^MLN程序进行实例化和筛选,将LP^MLN推理解释归约为了ASP推理解释。（3）基于LP^MLN推理解释机制,设计并实现了一个LP^MLN推理解释系统。并用应用案例验证了LP^MLN推理解释机制的有效性。