《图神经网络导论》-刘知远

书籍教程 xiaoxiaohui ⋅ 于 2个月前 ⋅ 194 阅读

本书为清华大学刘知远老师关于图神经网络的新书
图神经网络(GraphNeural Networks, GNNs),主要针对非欧几里得空间结构(图结构)的数据进行处理。具有以下特点:
忽略节点的输入顺序;在计算过程中,节点的表示受其周围邻居节点的影响,而图本身连接不变;图结构的表示,使得可以进行基于图的推理。

书中总结了近年来常用的图神经网络模型,并就其应用场景进行了进一步的探讨。总的来说,图神经网络强大的计算能力,对图结构数据的友好处理,深受研究者们的喜爱,但其仍存在很多需要解决的问题,也是我们可以进一步研究的方向。

作者简介:

刘知远,清华大学计算机科学与技术系自然语言处理实验室助理教授。主要研究方向为表示学习、知识图谱和社会计算。2011 年获得清华大学博士学位,已在 AAAI、IJCAI、ACL 等人工智能领域的著名国际期刊和会议发表相关论文 30 余篇,Google Scholar 统计引用超过 1200 次。承担多项国家自然科学基金。曾获清华大学优秀博士学位论文、中国人工智能学会优秀博士学位论文、清华大学优秀博士后、中文信息学会青年创新奖,入选 CCF-Intel 青年学者提升计划、中国科协青年人才托举工程。担任中文信息学会青年工作委员会执委、副主任,中文信息学会社会媒体处理专委会委员、秘书,SCI 期刊 Frontiers of Computer Science 青年编委。担任 ACL、IJCAI、AAAI、NAACL、EMNLP、WWW、WSDM 等著名学术会议的程序委员会委员以及 TKDE、TOIS、JCST 等著名学术期刊审稿人。


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