《图深度学习》全面介绍了图深度学习的理论基础、模型方法及实际应用。全书分为4 篇，共15 章。第1 篇为基础理论，重点介绍图和深度学习的基础知识，包括图的关键概念和属性、各种基础的神经网络模型、训练深度学习模型的关键方法以及防止训练过程中过度拟合的实用技术；第2 篇为模型方法，涵盖了从基本设置到高级设置的成熟的图深度学习方法，包括图嵌入、图过滤和池化操作、图对抗攻击和图对抗防御技术、可扩展性图神经网络的代表性技术以及图神经网络之外的众多图深度模型；第3 篇为实际应用，重点介绍了最具代表性的实际应用，包括自然语言处理、计算机视觉、数据挖掘、生物化学与医疗健康等；第4 篇为前沿进展，介绍了有可能成为将来研究热点的高级方法和应用，主要从表达性、深度、公平性、可解释性和自监督学习等内容。在组织结构方面，每章首先介绍写作动机，然后通过具体示例或技术细节介绍相应内容，最后提供更多的扩展阅读知识。
《图深度学习》既适合对数据挖掘、机器学习和社交网络分析感兴趣的本科生和研究生阅读，也适合企业开发者和项目经理阅读。对于没有计算机科学背景，但想要应用图神经网络来推进其所在学科发展的研究人员，本书同样是一本值得参考的读物。
作者简介:
马耀 密歇根州立大学博士研究生。他将于2021年秋季学期作为助理教授加入新泽西理工学院。他是密歇根州立大学杰出博士生奖以及FASTFellowship的获奖者。他的研究兴趣包括网络嵌入和图神经网络。他的论文多次发表在KDD、WWW、IJCAI、SIGIR和TKDE等数据挖掘顶级会议和期刊上。他在众多知名会议（如ICML、KDD、AAAI和IJCAI等）以及杂志（如TKDD、TKDE和TPAMI等）担任程序委员会委员以及审稿人。他是AAAI图神经网络和KDD图深度学习教学讲座的第一组织者和演讲者，这些教学讲座都获得了领域内外的巨大关注和广泛好评。 汤继良 密西根州立大学助理教授。在这之前，他曾担任雅虎研究院研究员，于2015年从亚利桑那州立大学取得博士学位。他在图特征选择、图表征学习、图深度学习以及它们在互联网和社交媒体上的应用方面做出了杰出贡献。他曾... 马耀 密歇根州立大学博士研究生。他将于2021年秋季学期作为助理教授加入新泽西理工学院。他是密歇根州立大学杰出博士生奖以及FASTFellowship的获奖者。他的研究兴趣包括网络嵌入和图神经网络。他的论文多次发表在KDD、WWW、IJCAI、SIGIR和TKDE等数据挖掘顶级会议和期刊上。他在众多知名会议（如ICML、KDD、AAAI和IJCAI等）以及杂志（如TKDD、TKDE和TPAMI等）担任程序委员会委员以及审稿人。他是AAAI图神经网络和KDD图深度学习教学讲座的第一组织者和演讲者，这些教学讲座都获得了领域内外的巨大关注和广泛好评。 汤继良 密西根州立大学助理教授。在这之前，他曾担任雅虎研究院研究员，于2015年从亚利桑那州立大学取得博士学位。他在图特征选择、图表征学习、图深度学习以及它们在互联网和社交媒体上的应用方面做出了杰出贡献。他曾经获得SIGKDD新星奖（RisingStarAward）、Withrow杰出研究奖（DistinguishedWithrowResearchAward）、美国自然科学基金杰出青年奖（NSFCareerAward）、IJCAI早期焦点人物演讲（IJCAIEarlyCareerTalk）和包括KDD、WSDM等在内的7项领域知名会议的最佳（或提名）论文奖。他的博士论文获得SIGKDD最佳博士论文（KDDBestDissertation）亚军和院长优秀博士论文奖（Dean’sDissertationAward）。他是SIAM数据分析小组和ACMTKDD期刊的秘书长。他经常当任数据挖掘顶级会议的组织者和顶级期刊的编委。他的研究成果发表在领域顶级的期刊和会议上，现已获得了超过14,000多次的引用（H指数为60）和媒体的广泛关注和报道。 译者介绍 王怡琦 密歇根州立大学博士研究生。她的研究兴趣主要集中在图神经网络理论基础及其应用。她在计算机顶级会议（如KDD、EMNLP、WWW和AAAI等）上发表了多篇研究成果。她曾担任AAAI、IJCAI和CIKM等国际知名会议的程序委员会委员。她曾参加组织KDD和AAAI图深度学习专题教学讲座，并担任主要演讲者，获得了领域内外的巨大关注和广泛好评。 金卫 密歇根州立大学博士研究生。他的研究兴趣集中在图神经网络，包括理论基础、模型健壮性及应用。他在KDD、AAAI、WSDM和WWW等计算机顶级会议上发表了多篇研究成果。他还是备受业内关注的对抗攻击和防御工具包DeepRobust的主要贡献者。他曾担任包括IJCAI和CIKM等国际知名会议的程序委员会委员。他曾参加组织AAAI图深度学习专题教学讲座和KDD神经网络对抗攻击与防御专题教学讲座，并担任主要演讲者，获得了领域内外的巨大关注和广泛好评。
目录:
第1 章绪论1
第2 章图论基础15
第3 章深度学习基础39
第4 章图嵌入69
第5 章图神经网络99
第6 章图神经网络的健壮性129
第7 章可扩展图神经网络151
第8 章复杂图神经网络165
第9 章图上的其他深度模型177
第10 章自然语言处理中的图神经网络195
第11 章计算机视觉中的图神经网络209
第12 章数据挖掘中的图神经网络221
第13 章生物化学和医疗健康中的
第14 章图神经网络的高级方法249
第15 章图神经网络的高级应用261
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