馬耀，湯繼良 著

王怡琦，金衛 譯

電子工業出版社-博文視點?2021-05-01

ISBN: 9787121394782?定價: 118.00 元

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｜關于本書｜

本書全面介紹了圖深度學習的理論基礎、模型方法及實際應用。涵蓋了學習圖深度學習必須了解的基礎知識，圖深度學習中經典的模型方法，圖深度學習在實際中的應用方法，以及圖深度學習的研究熱點和前沿進展。揭秘圖深度學習的基本原理和經典算法，包括現代圖嵌入、用于簡單圖和復雜圖的GNN、GNN的健壯性和可擴展性及GNN之外的圖深度模型。應用部分介紹了GNN在典型領域的應用，包括自然語言處理、計算機視覺、數據挖掘、生物化學和醫療健康。

｜關于作者｜

馬耀 密歇根州立大學博士研究生

他將于2021年秋季學期作為助理教授加入新澤西理工學院。他是密歇根州立大學杰出博士生獎以及FAST Fellowship的獲獎者。他的研究興趣包括網絡嵌入和圖神經網絡。他的論文多次發表在KDD、WWW、IJCAI、SIGIR和TKDE等數據挖掘頂級會議和期刊上。他在眾多知名會議（如ICML、 KDD、 AAAI和IJCAI等）以及雜志（如TKDD、TKDE和TPAMI等）擔任程序委員會委員以及審稿人。他是AAAI圖神經網絡和KDD圖深度學習教學講座的第一組織者和演講者，這些教學講座都獲得了領域內外的巨大關注和廣泛好評。?

湯繼良 密西根州立大學助理教授

在這之前，他曾擔任雅虎研究院研究員，于2015年從亞利桑那州立大學取得博士學位。他在圖特征選擇、圖表征學習、圖深度學習以及它們在互聯網和社交媒體上的應用方面做出了杰出貢獻。他曾經獲得 SIGKDD新星獎（Rising Star Award）、Withrow杰出研究獎（Distinguished Withrow Research Award）、美國自然科學基金杰出青年獎（NSF Career Award）、IJCAI早期焦點人物演講（IJCAI Early Career Talk）和包括KDD、WSDM等在內的7項領域知名會議的最佳（或提名）論文獎。他的博士論文獲得SIGKDD最佳博士論文（KDD Best Dissertation）亞軍和院長優秀博士論文獎（Dean’s Dissertation Award）。他是SIAM數據分析小組和ACM TKDD期刊的秘書長。他經常當任數據挖掘頂級會議的組織者和頂級期刊的編委。他的研究成果發表在領域頂級的期刊和會議上，現已獲得了超過14,000多次的引用（H指數為60）和媒體的廣泛關注和報道。

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