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图神经网络前沿

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作者石川,王啸,杨成

出版社人民邮电出版社

ISBN9787115625571

出版时间2024-04

装帧平装

开本16开

定价99.8元

货号1203251212

上书时间2024-07-05

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商品描述
作者简介
石川 北京邮电大学教授,智能通信软件与多媒体北京市重点实验室副主任。主要研究方向为数据挖掘、机器学习、人工智能和大数据分析。近 5 年来,以第一作者或通讯作者的身份在 CCF A 类期刊和相关会议上发表论文 60 余篇,出版中、英文专著 5 部。相关研究成果广泛应用于头部 IT 企业。获得中国电子学会科学技术科技进步奖一等奖、北京市自然科学二等奖。
王啸 北京航空航天大学教授,博士生导师。研究方向为数据挖掘与机器学习。主持国家自然科学基金优秀青年基金等项目,发表论文 100 余篇,3 次获得 / 提名 CCF A/B 类等国际会议论文奖。荣获教育部自然科学奖一等奖、中国电子学会科学技术进步奖一等奖、吴文俊人工智能优秀青年奖和 ACM 中国新星提名奖。曾入选斯坦福大学发布的“全球前 2% 很好科学家”和 AMiner 评选的“AI 2000 拥有影响力学者”。
杨成 北京邮电大学副教授,研究方向为数据挖掘和自然语言处理。发表相关领域 CCF A/B 类论文 50 余篇,相关成果获得教育部自然科学奖一等奖。曾获中文信息学会优秀博士论文奖,入选 AMiner 评选的“AI 2000 拥有影响力学者”和百度发布的首届“AI 华人青年学者百强”榜单。

目录
第1章概述1

1.1基本概念1

1.1.1图的定义和属性1

1.1.2复杂图3

1.1.3图上的计算任务5

1.2图神经网络的发展6

1.2.1图表示学习的历史6

1.2.2图神经网络的前沿7

1.3本书的组织结构8

第2章基础图神经网络10

2.1引言10

2.2图卷积网络11

2.2.1概述11

2.2.2GCN模型12

2.3归纳式图卷积网络13

2.3.1概述14

……

内容摘要
本书全面介绍了图神经网络的基础知识和前沿主题,旨在帮助读者了解图神经网络的基本问题和未来发展趋势。本书还介绍了图神经网络的多个研究方向,包括同质图神经网络、异质图神经网络、动态图神经网络等,旨在引导读者开发自己的图神经网络模型。

主编推荐
1. 本书全面介绍了图神经网络的基础和前沿内容,以及图表示学习的基本概念和定义,并讨论了高级图表示学习方法的发展;

2. 国内图领域研究领域优秀团队核心成员共同编写,适合所有想了解图神经网络基本问题和技术的人,包括但不限于高等院校计算机专业高年级本科生及研究生、科研人员以及相关从业者。

3. 涵盖图神经网络的几个前沿主题,例如利用图数据描述社会科学、化学和生物学等领域的真实数据的关系等。

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