这本书名为《深入浅出图神经网络：GNN原理解析》（Learning Graph Neural Network），由刘忠雨、李彦霖、周洋著，由机械工业出版社出版，属于智能系统与技术丛书。
一、书籍概要
- 核心主题
• 本书从原理、算法、实现、应用4个维度详细讲解图神经网络，结合理论与实践，对图神经网络进行深入剖析，适合对图神经网络感兴趣的读者学习。
- 主要内容章节
• 第1 - 4章
• 介绍图、图数据、卷积神经网络以及表示学习等基础知识，为读者理解后续内容打下基础。
• 第5 - 6章
• 从理论角度出发，讲解图信号处理和图卷积神经网络，深入剖析图卷积神经网络的性质，并提供GCN实现节点分类的实例。
• 第7 - 9章
• 全面讲解图神经网络的各种变体及范式、图分类机制及其实践，以及基于GNN的图表示学习。
• 第10章
• 介绍图神经网络的最新研究和应用。
二、详细内容
- 第1 - 4章：基础知识
• 图与图数据
• 阐述图的基本概念和图数据的相关知识，包括图的结构、节点、边等元素，帮助读者建立对图的基本认知。
• 卷积神经网络与表示学习
• 讲解卷积神经网络和表示学习的基础知识，为后续引入图神经网络做铺垫，使读者理解相关技术背景。
- 第5 - 6章：理论剖析
• 图信号处理
• 深入讲解图信号处理的相关理论，包括图信号的定义、性质等内容，为理解图神经网络的运行机制提供理论支持。
• 图卷积神经网络
• 详细剖析图卷积神经网络的性质，通过实例展示GCN实现节点分类的过程，帮助读者从理论和实践两个层面理解图卷积神经网络。
- 第7 - 9章：变体、范式与应用
• 图神经网络变体及范式
• 全面介绍图神经网络的各种变体和范式，包括不同类型的图神经网络结构和算法，使读者了解图神经网络的多样性。
• 图分类机制与实践
• 阐述图分类机制及其实践方法，展示如何将图神经网络应用于图分类任务，提供实践操作的指导。
• 基于GNN的图表示学习
• 讲解如何基于GNN进行图表示学习，通过图表示学习可以将图数据转化为适合机器学习算法处理的向量形式。
- 第10章：最新研究与应用
• 介绍图神经网络在当前研究领域的最新进展和实际应用场景，让读者了解图神经网络的前沿发展方向和实际应用价值。
三、书籍意义和应用价值
- 对行业的意义
• 本书为图神经网络领域提供了一本系统的专业书籍，有助于推动图神经网络技术的普及和应用，为相关研究人员和从业者提供理论和实践参考。
- 对读者的价值
• 对于对图神经网络感兴趣的读者，本书提供了从基础到前沿的全面知识，帮助读者深入理解图神经网络的原理、算法、实现和应用，无论是初学者还是有一定基础的专业人员都能从中受益。
四、总结
《深入浅出图神经网络：GNN原理解析》是一本专注于图神经网络讲解的专业书籍。通过对基础知识、理论剖析、变体范式与应用、最新研究与应用等方面的详细阐述，为读者提供了全面的图神经网络知识。本书在帮助读者深入学习图神经网络技术方面具有重要意义。