图深度学习从理论到实践
包勇军 朱小坤 颜伟鹏 姚普
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包勇军 朱小坤 颜伟鹏 姚普
图神经网络是人工智能的一个热点方向,从图的视角解读大数据,可以灵活建模复杂的信息交互关系,吸引大量学者的关注并在多个工业领域得到广泛应用。《图深度学习从理论到实践》由浅入深,全面介绍图神经网络的基础知识、典型模型方法和应用实践。《图深度学习从理论到实践》不仅包括一般的深度学习基础和图基础知识,还涵盖了图表示学习、图卷积、图注意力、图序列等典型图网络模型,以京东自研的Galileo平台为代表的图学习框架,以及图神经网络在电商推荐和流量风控方面的两个典型工业应用。《图深度学习从理论到实践》既适合对数据挖掘、机器学习方向以及图建模交叉方向感兴趣的高年级本科生和研究生作为教材使用,也适合互联网电商、金融风控、社交网络分析、药物研发等企业的从业者参考学习。
过于理论，连代码都没有，难以对实践有指导作用
是一本很好的入门书籍，是从比较基础的概念讲起来，然后循序渐进，整本书表达的比较清楚，是比较适合入门的学习。 而且补充了其他相关书籍的相关没有的概念，比如图注意力，图序列神经网络等，但是至于实践的话，没有太多实践的操作介绍的，提供了一些思路，要自己额外努力
不错，写的挺好。一看就很用心了。
非常好的一本书，由浅入深，理论与实践结合，非常适合初学者入门。