作者简介
☆吴凌飞博士毕业于 美国 公立常春藤盟校之一的威廉与玛丽学院 计算机 系。目前他是Pinterest公司主管 知识 图谱和内容理解的研发工程经理。曾任京东 硅谷 研究中心的首席 科学 家和IBM Thomas J. Vatson Research Centerl的高级研究员。主要研究方向是机器 学习 、表征学习和 自然 语言 处理的有机结合，在图 神经网络 及其应用方面有深入研究。他在机器学习、 深度学习 等领域的著名会议或期刊上发表100多篇 论文 。
☆崔鹏博士
清华大学 计算 机系终身副教授。于2010年在清华大学获得博士学位。研究兴趣包括 数据 挖掘、机器学习和多媒体分析，擅长 网络 表示学习、因果 推理 和稳定学习、 社会 动力学建模和用户 行为 建模等。他在机器学习和数据挖掘领域的著名会议或期刊上发表100多篇论文。
☆裴健博士
杜克大学电子与计算机工程系教授。他是数据科学、 大数据 、数据挖掘和 数据库 系统 等领域的知名研究人员。他擅长为新型数据密集型应用 开发 有效和高效的 数据分析 技术 ，并将其研究成果转化为 产品 和 商业 实践。自2000年以来，他已经出版一本教科书、两本专著，并在众多极具 影响 力的会议或期刊上发表300多篇论文。
☆赵亮博士
埃默里大学计算科学系助理教授。曾在乔治梅森大学 信息 科学与技术系和计算机科学系担任助理教授。于 2016 年在弗吉尼亚理工大学计算机科学系获得博士学位。研究兴趣包括数据挖掘、 人工智能 和机器学习，在时空和网络数据挖掘、图深度学习、非凸优化、事件预测和可解释机器学习等方面有深入研究。
内容简介
《图神经网络》致力于介绍图神经网络的基本概念和 算法 、研究前沿以及广泛和新兴的应用，
涵盖图神经网络的广泛主题，
从基础到前沿，从 方法 到应用，涉及从 方法论 到应用场景方方面面的内容。
★编辑推荐：
对人工 智能 来说，图神经网络有可能是将 概率 学习与符号推理结合起来的一种 工具 ，有可能成为将数据驱动与知识驱动结合起来的一座桥梁，有望推动第三代人工智能的顺利发展。《图神经网络》是一本内容丰富、全面和深入介绍图神经网络的书籍，致力于介绍图神经网络的基本概念和算法、研究前沿以及广泛和新兴的应用，旨在涵盖图神经网络的广泛主题，从基础到前沿，从方法到应用，涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。对于所有需要了解这个领域或掌握这种方法与工具的科学家、工程师和学生都是一部很好的参考书。
★内容简介：
全书分为四部分：
第一部分介绍图神经网络的基本概念；
第二部分讨论图神经网络成熟的方法；
第三部分介绍图神经网络典型的前沿领域；
第四部分描述可能对图神经网络 未来 研究比较重要和有前途的方法与应用的进展情况。
※《图神经网络》适合高年级本科生和研究生、博士后研究人员、讲师以及行业从业者 阅读 与参考。
☆吴凌飞博士
毕业于美国公立常春藤盟校之一的威廉与玛丽学院计算机系。目前他是Pinterest公司主管知识图谱和内容理解的研发工程经理。曾任京东硅谷研究中心的首席科学家和IBM Thomas J. Vatson Research Centerl的高级研究员。主要研究方向是机器学习、表征学习和自然语言处理的有机结合，在图神经网络及其应用方面有深入研究。他在机器学习、深度学习等领域的著名会议或期刊上发表100多篇论文。
☆崔鹏博士
清华大学计算机系终身副教授。于2010年在清华大学获得博士学位。研究兴趣包括数据挖掘、机器学习和多媒体分析，擅长网络表示学习、因果推理和稳定学习、社会动力学建模和用户行为建模等。他在机器学习和数据挖掘领域的著名会议或期刊上发表100多篇论文。
☆裴健博士
杜克大学电子与计算机工程系教授。他是数据科学、大数据、数据挖掘和数据库系...
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