推荐一本图神经网络(GNN)的初学习著作

yinda_peng

William L. Hamilton（威廉·汉密尔顿）撰写的《Graph Representation Learning》（图表示学习）是图神经网络（GNN）和图表示学习领域的奠基性著作，系统性地介绍了从传统图方法到现代深度图模型的演进路径。最近我在看论文之余，看了一下这本书，目前看到第二章，我觉得对初学图神经网络，接触过一点点深度学习机器学习的学生来说是比较好的读物。图大家学过数据结构的肯定不陌生。


核心内容与价值
- 全面覆盖：书中均衡涵盖了网络嵌入（Network Embedding）、知识图谱嵌入、图神经网络（GNN）以及图生成模型，提供了从基础理论到前沿应用的完整知识框架 。
- 理论推导：从第一性原理出发，通过图信号处理、概率图模型和图同构测试三个角度，严谨推导出图神经网络的消息传递框架，解释了不同 GNN 变体的内在联系 。
- 实践指导：详细探讨了 GNN 在实际应用中的优化策略，包括损失函数选择、正则化方法、预训练技巧以及针对节点分类、图分类和链接预测等任务的具体解决方案 。


作者 William L. Hamilton 是GraphSAGE和Deep Graph Infomax的核心作者，现任麦吉尔大学（McGill University）计算机科学系助理教授，同时也是加拿大高等研究院（CIFAR）AI 方向的主席。他在图表示学习及其在计算社会科学和生物学中的应用方面具有深厚的学术影响力 。


获取方式：PDF预览及下载  此外，国内技术社区/论坛上有大量基于该书的阅读笔记和章节解读，可作为辅助学习资料参考 。