内容简介
本书致力于介绍图神经网络的基本概念和算法、研究前沿以及广泛和新兴的应用，涵盖图神经网络的广泛主题，从基础到前沿，从方法到应用，涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。全书分为四部分：第一部分介绍图神经网络的基本概念；第二部分讨论图神经网络成熟的方法；第三部分介绍图神经网络典型的前沿领域；第四部分描述可能对图神经网络未来研究比较重要和有前途的方法与应用的进展情况。 本书适合高年级本科生和研究生、博士后研究人员、讲师以及行业从业者阅读与参考。
AI简介
这是一本全面介绍图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）的专业书籍。全书内容丰富，涵盖了图神经网络的基本概念、成熟方法、前沿领域以及广泛和新兴的应用。书中不仅介绍了图神经网络的基本原理和算法，还深入探讨了图神经网络在解决各种实际问题中的应用，包括节点分类、链接预测、图生成、图转换、图匹配、图结构学习、动态图神经网络、异质图神经网络、自动机器学习、自监督学习等。
本书首先介绍了图神经网络的基本概念，包括图神经网络的设计和应用，特别是针对节点分类这一基本任务。接着，作者深入讨论了图神经网络成熟方法，包括图神经网络的基础、前沿以及广泛和新兴的应用。书中还详细介绍了图神经网络的对抗鲁棒性研究，探讨了如何提高图神经网络在面对对抗性攻击时的鲁棒性。
此外，本书还探讨了如何将城市系统表征为图，以及图谱的推理。书中还详细介绍了基于图的异常检测技术，以及生物医学知识图谱的概述。此外，本书还探讨了动态图预测问题的类型和解决方法，以及图生成的研究背景和意义。
在书的后半部分，作者详细介绍了无监督和有监督的图结构学习方法，链接预测概述，图结构学习在传统机器学习中的应用，机器学
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