《图神经网络：基础、前沿与应用》

发布时间：2025-05-29 13:57:16 | 责任编辑：问号 | 浏览量：13 次

是一本系统介绍图神经网络（GNN）的权威教材，由吴凌飞、崔鹏、裴健、赵亮等多位领域专家共同撰写。这本书全面覆盖了图神经网络的基础理论、前沿研究以及广泛的应用场景，是相关领域研究者和从业者的宝贵参考资料。

内容概述

全书分为四个部分，共27章，内容丰富且结构清晰：

第一部分：基础概念

• 介绍图神经网络的基本概念，包括图的表示方法、图的基本组成（节点、边、属性）以及图神经网络的发展历程。
• 讲解图神经网络的工作原理，如节点嵌入、特征传播、聚合邻居信息的方法等。

第二部分：成熟方法

• 深入探讨图神经网络的核心算法，如图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）、图同构网络（GIN）等。
• 讨论图神经网络的可扩展性、可解释性、对抗鲁棒性等重要特性。

第三部分：前沿领域

• 介绍图神经网络的前沿研究方向，如动态图神经网络、异构图神经网络、自监督学习等。
• 探讨图神经网络在图生成、图转换、图匹配等任务中的应用。

第四部分：应用实践

• 结合实际案例，展示图神经网络在推荐系统、计算机视觉、自然语言处理、生物医学、智慧城市等多个领域的应用。
• 例如，在生物医学领域，图神经网络可用于生物医学知识图谱挖掘、蛋白质功能预测等。

适用人群

• 高年级本科生和研究生：作为课程教材或研究参考。
• 博士后研究人员和讲师：用于深入研究和教学。
• 行业从业者：帮助其掌握图神经网络的实际应用。

推荐理由

这本书不仅系统地介绍了图神经网络的基础理论和核心算法，还结合了丰富的前沿研究和实际应用案例，是目前图神经网络领域非常全面的教材之一。书中还深入探讨了模型的表达能力与可解释性，获得了学术界领袖的推荐。

如果你对图神经网络感兴趣，无论是初学者还是有一定基础的研究者，这本书都值得推荐。