- ISBN:9787115625571
- 装帧:平装-胶订
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:16开
- 页数:174
- 出版时间:2024-04-01
- 条形码:9787115625571 ; 978-7-115-62557-1
本书特色
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。
内容简介
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,旨在帮助研究人员和从业者了解图神经网络的基本问题。此外,本书探讨了图神经网络的几个前沿主题,包括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,还介绍了图神经网络的若干前沿趋势,能够帮助读者进一步掌握图神经网络所涉及的技术。 本书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。
目录
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**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% **科学家”和 AMiner 评选的“AI 2000 *具影响力学者”。
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 *具影响力学者”和百度发布的首届“AI 华人青年学者百强”榜单。
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