力荐一本最新的GNN书籍<Graph Neural Networks: Foundations, Frontiers, and Applications>, 基本做GNN比较厉害的大佬全都参与了.
从基础, 前沿到应用, 各种围绕GNN展开的研究全都有, 如节点/边/图级别任务, 同质/异质/动态图神经网络, 表示能力, 可解释性, AutoML, CV/NLP/推荐/药物等应用. 目前为止在图神经网络方面最为全面的一本书,希望能帮助大家更快更好的进入图神经网络这个领域。
小编看了其中部分章节,感觉对GNN的理解更上一层~
开源网站:https://graph-neural-networks.github.io/index.html
懒人可去下面的QQ群文件下载。
本书主要分为3部分: Introduction, Foundations of Graph Neural Networks, 和 Frontiers of Graph Neural Networks.
Part I Introduction
本书将GNN归类到一种学习图表示的方法. 传统的矩阵分解, node2vec是浅层的图表示学习方法.
Part II Foundations of Graph Neural Networks
本部分涵盖了GNN的基本任务, 表示能力(这部分力荐是Pan Li 和 Jure合著的), 大规模问题, 可解释性, 和鲁棒性.
Part III Frontiers of Graph Neural Networks
这部分介绍了GNN在多种类型图(同质/异质/动态)上的多种任务(图分类/边预测/图生成/图结构学习等).
Part IV Broad and Emerging Applications with Graph Neural Networks
这部分就是GNN的应用了.
19 Graph Neural Networks in Modern Recommender Systems .
20 Graph Neural Networks in Computer Vision
21 Graph Neural Networks in Natural Language Processing
22 Graph Neural Networks in Program Analysis
23 Graph Neural Networks in Software Mining
24 GNN-based Biomedical Knowledge Graph Mining in Drug Development
25 Graph Neural Networks in Predicting Protein Function and Interactions
26 Graph Neural Networks in Anomaly Detection
27 Graph Neural Networks in Urban Intelligence