Алексеева Т. Е., Федосеева Л. Н. 2022. Англоязычные рекламные слоганы автопроизводителей: структурно-семантический анализ // Вестник Воронежского государственного
университета. Серия: Лингвистика и межкультурная коммуникация. № 1. С. 81–87.
Белов С. Д., Зрелова Д. П., Зрелов П. В., Кореньков В. В. 2020. Обзор методов автоматической обработки текстов на естественном языке // Системный анализ в науке и образовании. № 3. С. 8–22.
Ехлаков Ю. П., Малаховская Е. К. 2018. Семантическая сеть формирования содержания
текстового коммуникационного сообщения для продвижения мобильных приложений
на потребительский рынок // Вестник Дагестанского государственного технического
университета. Технические науки. № 45 (1). С. 129–138.
Изакова Н. Б., Елькина К. С. 2021. Матричный метод Росситера — Перси при разработке
коммуникационной стратегии производителя хлебобулочных изделий // e-FORUM.
Том 5. № 2 (15).
Комарова С. Н., Мишурова А. Ю. 2020. Выбор маркетинговой стратегии сервисного
предприятия для обеспечения устойчивого развития // Естественно-гуманитарные
исследования. № 28 (2). С. 119–128.
Кузнецов С. А., Вильнин А. Д. 2021. Сравнение методов оценки семантического сходства
на основе doc2vec и tf-idf // Электронные средства и системы управления: XVII Меж-
дунар. науч.-практ. конф. (17–19 ноября 2021 г.). С. 166–168.
Лепехина Ю. А. 2018. Выбор стратегии стивидорной компании на основе маркетингового
анализа // Экономика устойчивого развития. № 2 (34). С. 200–213.
Любецкий П. Б. 2018. Механизм формирования и реализации маркетинговой стратегии
мясоперерабатывающих предприятий. Горки: БГСХА. 288 с.
Микалко М. 2019. Взлом креатива: как увидеть то, что не видят другие / пер. с англ. А. Ко-
робейникова. М.: Манн, Иванов и Фербер. 4-е изд. 320 с.
Фещенко Л. Г. 2020. Пентаграмма рекламного текста, или комплексная методика анализа
(предтекст, контекст, текст, подтекст, затекст) // Жанры и типы текста в научном и ме-
дийном дискурсе: сб. науч. трудов. Орёл: Орловский гос. ин-т культуры. Вып. 17. С. 21–35.
Шимохин А. В. 2021. Семантический анализ отзывов о поставщиках на основе применения
нейросетевой технологии // Фундаментальные исследования. № 5. С. 117–121.
Шлыков В. А., Гордеева О. А. 2020. Формирование контекстной рекламы на основе анализа
сетевой активности пользователя // Труды международного симпозиума «Надежность
и качество». Том 1. С. 276–280.
Althuizen N., Wierenga B., Chen B. 2016. Managerial decision-making in marketing: matching
the demand and supply side of creativity // Journal of Marketing Behavior. No. 2. Рр. 129–176.
Bagorka M. 2017. Methodological instruments for forming the marketing strategy of agricultural
production ecologization // Baltic Journal of Economic Studies. No. 3. Рр. 7–11.
Beel J., Langer S. 2011. An exploratory analysis of mind maps // Proceedings of the 2011 ACM
Symposium on Document Engineering. https://doi.org/10.1145/2034691.2034709
Chen T., Mohanty R. R., Hoffmann Rodriguez M. А., Krishnamurthy V. 2019. Collaborative
mind-mapping: a study of patterns, strategies, and evolution of maps created by peer-pairs //
Proceedings of the ASME 2019 International Design Engineering Technical Conferences &
Computers and Information in Engineering Conference IDETC/CIE 2019 (August 18–21,
2019, Anaheim, CA, USA). https://doi.org/10.1115/DETC2019-98125
Deerwester S. C., Dumais S. T., Landauer T. K., Furnas G. W., Harshman R. A. 1990. Indexing
by latent semantic analysis // JAsIs. No. 41 (6). Рр. 391–407.
Gabrilovich E., Markovitch S. 2007. Computing semantic relatedness using Wikipedia-based
explicit semantic analysis // IJCAI. No. 7. Рр. 1606–1611.
Ge K., Zhao J.-Q., Zhao Y.-Y. 2022. Gr-gnn: gated recursion-based graph neural network algorithm
// Mathematics. Vol. 10. No. 7. Р. 1171.
Hamilton W., Ying Z., Leskovec J. 2017. Inductive representation learning on large graphs //
Advances in Neural Information Processing Systems. Рp. 1024–1034.
Hassan S., Mihalcea R. 2011. Semantic relatedness using salient semantic analysis // Twenty-Fifth
AAAI Conference on Artificial Intelligence. No. 25. Рр. 884–889.
Hou Z., Liu X., Dong Y., Wang C., Tang J. 2022. Graphmae: self-supervised masked graph
autoencoders // KDD ’22 (August 14–18, 2022, Washington, DC, USA). https://doi.org/
10.48550/arXiv.2205.10803
Kedaj P., Pavlicek J., Hanzlik P. 2014. Effective mind maps in e-learning // Acta Informatica
Pragensia. No. 3. Рр. 239–250.
Koznov D., Larchik E., Pliskin M., Artamonov N. 2011. Mind maps merging in collaborative
work // Programming and Computer Software. No. 37. Рр. 315–321.
Landauer T. K., Laham D., Rehder B., Schreiner M. E. 1997. How well can passage meaning
be derived without using word order? А comparison of latent semantic analysis and humans
// Proceedings of the 19th annual meeting of the Cognitive Science Society, Citeseer.
Рр. 412–417.
Levie R., Monti F., Bresson X., Bronstein M. 2018. Cayleynets: graph convolutional neural
networks with complex rational spectral filters // IEEE Transactions on Signal Processing.
No. 67 (1). Рp. 97–109.
Li Z., Zhao Y., Zhang Y., Zhang Z. 2022. Multi-relational graph attention networks for knowledge
graph completion // Knowledge-Based Systems. No. 251. https://doi.org/10.1016/j.
knosys.2022.109262
Lindholm A. 2001. September 13. 3-way merging algorithm for synchronizing ordered trees —
the 3dm merging and differencing tool for XML: Master’s thesis / Helsinki University of Technology,
Department of Computer Science and Engineering. Finland, Espoo. https://citeseerx.ist.psu.
edu/document?repid=rep1&type=pdf&doi=01233fb5ca6e286edabea4cceb990d7d7b0f5652
Shabani N., Wu J., Beheshti A., Foo J., Hanif A., Shahabikargar M. 2023. A comprehensive survey
on graph summarization with graph neural networks // Journal of IEEE Transactions
on Artificial Intelligence. https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.06114
Shalaby W., Zadrozny W. 2017. Mined semantic analysis: а new concept space model for semantic
representation of textual data // IEEE International Conference on Big Data (BIGDATA).
Рр. 2122–2131.
Tarka P., Łobiński M. 2014. Decision making in reference to model of marketing predictive analytics
— theory and practice // Management and Business Administration. Central Europe.
No. 22. Рр. 60–69.
Tomše D., Snoj B. 2014. Marketing communication on social networks: solution in the times
of crisis // Marketing. No. 45. Рр. 131–138.
Veličković P., Cucurull G., Casanova A., Romero A., Lio P., Bengio Y. 2017. Graph attention
networks // ICLR. https://doi.org/10.48550/arXiv.1710.10903
Yang D., Yin Y. 2021. Evaluation of taxonomic and neural embedding methods for calculating
semantic similarity // Natural Language Engineering. No. 1 (29). https://doi.org/10.48550/
arXiv.2209.15197
Zhang C.-Y., Yao Z.-L., Yao H.-Y., Huang F., Chen C. P. 2022. Dynamic representation learning
via recurrent graph neural networks // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics:
Systems. No. 52 (3). Рp. 468–479.
Zhang S., Tong H., J. Xu, R. Maciejewski. 2019. Graph convolutional networks: a comprehensive
review // Computational Social Networks. No. 6 (1). Рp. 1–23.