为了回馈粉丝们的厚爱，今天小智给大家送上一套关于图神经网络的学习宝典——《图神经网络基础、模型与应用实战》。下面我会详细给大家介绍这本书，文末留有领取方式。

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图书介绍

图神经网络不仅能够解决传统机器学习方法无法处理的图数据问题，还能广泛应用于社交网络、药物发现、网络安全、金融风控等实际场景。《图神经网络基础、模型与应用实战》专为初学者和实践者设计，提供了全面的入门指南。全书共9章，内容涵盖图神经网络的基础知识、PyTorch开发环境的搭建、数据集的获取与加载、各种图神经网络模型的实现，以及在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统和社交网络等领域的应用实战。本书还配套了示例源码、数据集和PPT课件，帮助读者快速掌握图神经网络的核心技术。

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本书适合图神经网络初学者、图神经网络算法开发人员、深度学习算法开发人员，也适合作为高等院校或高职高专相关课程的教学参考书。

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作者介绍

兰伟，广西大学计算机与电子信息学院副教授，博士研究生导师，主要研究方向为机器学习、数据挖掘、生物信息学，已在国际知名期刊和会议上发表论文60余篇，并出版过多部专著。

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作者前言

在现代数据科学中，图数据变得越来越普遍，如社交网络、交通网络和化学分子结构等。图神经网络（GNN）凭借其在处理这些复杂图数据方面的卓越表现，迅速成为了研究和应用的热点。图神经网络不仅能解决传统机器学习无法处理的图数据问题，还能广泛应用于推荐系统、药物发现、网络安全等实际场景。

本书旨在为读者提供一个详细的图神经网络学习路径，从基础到实际应用，全面覆盖图神经网络的各个方面。书中内容系统性强，从基本概念入手，逐步深入到模型实现与应用实例，帮助读者在理解理论的同时，掌握实际操作技巧。

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编辑推荐

本书通过多个应用案例和基于PyTorch的实现，带你快速掌握图神经网络的开发与应用。书中内容全面深入，涵盖从基础知识到实战应用的广泛领域，是图神经网络学习的理想选择。

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图书目录

第1章 图神经网络概述
1.1 什么是图神经网络
1.2 图神经网络的重要性
1.3 图神经网络与传统深度学习的区别

第2章 PyTorch开发环境搭建
2.1 Anaconda的安装和配置
2.2 PyCharm的安装和配置
2.3 PyTorch Geometric的安装和配置

第3章 数据集的获取与加载
3.1 PyTorch Geometric内置数据集
3.2 自定义数据集
3.3 数据集预处理步骤

第4章 图神经网络模型
4.1 图卷积神经网络
4.2 图注意力网络
4.3 图自编码器
4.4 图生成网络

第5章 图神经网络在自然语言处理领域的应用
5.1 基于图神经网络的文本分类实现
5.2 基于图神经网络的情感分析实现
5.3 基于图神经网络的机器翻译实现

第6章 图神经网络在计算机视觉领域的应用
6.1 基于图神经网络的图像分类实现
6.2 基于图神经网络的目标检测实现
6.3 基于图神经网络的图像生成实现

第7章 图神经网络在推荐系统领域的应用
7.1 基于图神经网络的用户兴趣建模实现
7.2 基于图神经网络的推荐算法实现
7.3 基于图神经网络的广告推荐实现

第8章 图神经网络在社交网络领域的应用
8.1 基于图神经网络的社交网络分析实现
8.2 基于图神经网络的社交网络关系预测实现
8.3 基于图神经网络的社交网络推荐实现

第9章 图神经网络的挑战和机遇
9.1 图神经网络的发展历程和现状
9.2 图神经网络的技术挑战和应用机遇
9.3 图神经网络的未来发展方向和热点问题

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赠书领取

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