圖可以被用于表示各類對象之間的關系，而圖神經(jīng)網(wǎng)絡是指專門用于處理圖數(shù)據(jù)的深度學習模型，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)絡的基本原理、常用模型和應用領域等。首先介紹了兩類最基本的圖神經(jīng)網(wǎng)絡方法GCN和GraphSAGE，并給出了圖神經(jīng)網(wǎng)絡的學習目標、評價方法；然后對圖神經(jīng)網(wǎng)絡中常用的模型結構進行了深入解析，給出了圖神經(jīng)網(wǎng)絡在自然語言處理、推薦系統(tǒng)、風險控制等領域的應用，提供了PyG和DGL兩類圖神經(jīng)網(wǎng)絡建模工具。最后探討和給出了幾類自適應學習方法實現(xiàn)圖神經(jīng)網(wǎng)絡自適應學習目標。

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