搞算法呢，总要看看论文，才好了解业内的重大研究。

不过，找论文也要门道，不管是自己零零散散四处寻觅，还是从别人的参考文献里翻腾，都太麻烦了，广撒网还瞄不准，要是有个经典论文必读清单就好了。

清单说来就来。最近，爱丁堡大学博士Benedek Rozemberczki在GitHub上分享了自己整理的决策/分类/回归树论文清单，覆盖了：

机器学习、计算机视觉、NLP等领域；

NeurlIPS、CVPR、KDD、AAAI等顶级会议；

周志华、Michael I. Jordan等业内知名专家的研究；

另外，还有关于图嵌入以及社区检测相关的论文和实现，从1987年Wray L. Buntine发表在UAI上的的Decision Tree Induction Systems: A Bayesian Analysis开始，总数达到了163篇。

所有论文按照年份分类，发表在不同顶会的论文被放在了一起。

比如2018年，收录了12篇论文，其中5篇来自AAAI，2篇来自NIPS，剩下的分别发表在了CVPR、ICDM、ICML、IJCAI、KDD上。

当然，决策树研究初期的年份就没有那么多啦，比如1994年，总共只有4篇论文，其中还有两篇引用次数过百的古早论文。

每篇论文都附上了地址，如果发表论文的研究者已经将代码开源，也会把代码地址一并附上，这样，阅读、复现起来会更方便一些。

照着研读，没错了。

传送门

最后，送上清单传送门：

https://github.com/benedekrozemberczki/awesome-decision-tree-papers

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