本書全面介紹了圖神經網絡的基礎和前沿內容，以及圖表示學習的基本概念和定義，並討論了高級圖表示學習方法的發展，旨在幫助研究人員和從業者了解圖神經網絡的基本問題。此外，本書探討了圖神經網絡的幾個前沿主題，包括利用圖數據描述社會科學、化學和生物學等領域的真實數據的關係，還介紹了圖神經網絡的若干前沿趨勢，能夠幫助讀者進一步掌握圖神經網絡所涉及的技術。
本書適合所有想了解圖神經網絡基本問題和技術的人，包括但不限於高等院校計算機專業高年級本科生及研究生、科研人員以及相關從業者。
石川，北京郵電大學教授，智能通信軟件與多媒體北京市重點實驗室副主任。主要研究方向為數據挖掘、機器學習、人工智能和大數據分析。近5年來，以第一作者或通訊作者的身份在CCF A類期刊和相關會議上發表論文60余篇，出版中、英文專著5部。相關研究成果廣泛應用於頭部IT企業。獲得中國電子學會科學技術科技進步獎一等獎、北京市自然科學二等獎。
王嘯，北京航空航天大學教授，博士生導師。研究方向為數據挖掘與機器學習。主持國家自然科學基金優秀青年基金等項目，發表論文100余篇，3次獲得提名CCF A/B類等國際會議論文獎。榮獲教育部自然科學獎一等獎、中國電子學會科學技術進步獎一等獎、吳文俊人工智能優秀青年獎和ACM中國新星提名獎。曾入選斯坦福大學發布的“全球前2%頂尖科學家”和AMiner評選的“AI 2000最具影響力學者”。
楊成，北京郵電大學副教授，研究方向為數據挖掘和自然語言處理。發表相關領域CCF A/B 類論文50余篇，相關成果獲得教育部自然科學獎一等獎。曾獲中文信息學會優秀博士論文獎，入選AMiner評選的“AI 2000最具影響力學者”和百度發布的首屆“AI華人青年學者百強”榜單。
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