圖可以被用于表示各類對象之間的關(guān)系，而圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指專門用于處理圖數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型，可實現(xiàn)對圖數(shù)據(jù)的建模和推斷。本書系統(tǒng)地介紹了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、常用模型和應(yīng)用領(lǐng)域等。首先介紹了兩類最基本的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法GCN和GraphSAGE，并給出了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)目標、評價方法；然后對圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用的模型結(jié)構(gòu)進行了深入解析，給出了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自然語言處理、推薦系統(tǒng)、風(fēng)險控制等領(lǐng)域的應(yīng)用，提供了PyG和DGL兩類圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模工具。最后探討和給出了幾類自適應(yīng)學(xué)習(xí)方法實現(xiàn)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)學(xué)習(xí)目標。

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