zbMATH参考文献（参考 89篇文章 参考）

1. Baechler，Gilles；Dümbgen，Frederike；Elhami，Golnoosh；Kreković，Miranda；Vetterli，Martin：坐标差分矩阵（2020年）
2. 谢方舟：剪枝Wasserstein指数生成模型与wigpy包（2020）第十四章
3. Fürnkranz，Johannes；Kliegr，Tomš；Paulheim，Heiko:关于认知偏好和基于规则的模型的合理性（2020）
4. Ito，Tomoki；Tsubouchi，Kota；Sakaji，Hiroki；Yamashita，Tatsuo；Izumi，Kiyoshi：基于云的金融评论情绪可视化概念（2020）
5. Kreĭnes，M.G.；Kreĭnes，Elena M.：矩阵文本模型。文本语料库模型（2020）
6. Kreĭnes，M.G.；Kreĭnes，Elena M.：矩阵文本模型。文本模型与文本内容相似度（2020）
7. 麦塔普基应用；麦塔普基；麦塔普基；麦塔普基；麦塔普提模型；2020年
8. Lee，O-Joun；Jung，Jason J.：故事嵌入：基于角色网络学习分布式故事表示（2020）
9. Liberti，Leo:距离几何和数据科学（2020）
10. 李丹丹；萨默斯.斯塔，道格拉斯：词和关系相似性的双重嵌入和度量（2020）
11. Nguyen，Thi Thang Sang；Do，Pham Minh Thu:用NaiveBayes训练大型数据集的分类优化（2020）
12. Pasini，Tommaso；Navigli，Roberto:Train-o-matic：无需（手动）努力的监督词义消歧（2020年）
13. Pio，Gianvito；Ceci，米开朗基罗；Prisciandaro，Francesca；Malerba，Donato：基于图嵌入的基因网络重构中的因果关系挖掘（2020）
14. Ruiz，Francisco J.R.；Athy，Susan；Blei，David M.：购物者：一个带有替代品和互补品的消费者选择概率模型（2020年）
15. Simpson，Edwin；Gurevych，Iryna:人群的可伸缩贝叶斯偏好学习（2020）
16. Skelac，Ines；Jandrić，Andrej:意即用：从Wittgenstein到Google的word2vec（2020）
17. van Engelen，Jesper E.；Hoos，Holger H.：半监督学习调查（2020）
18. 安德烈亚·凡佐；克罗齐，丹尼洛；巴斯蒂安内利，伊曼纽尔；巴西里，罗伯托；纳尔迪，丹妮尔：《通过结构化学习对机器人指令的基础语言解释》（2020年）
19. 托尼·维莱：《改变渠道：创造性文本流的不同方法》（2020）
20. 谢方舟：Wasserstein指数生成模型：时间序列指数的自动生成及其在经济政策不确定性中的应用（2020）