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9.28 深入浅出图神经网络

深入浅出图神经网络：GNN原理浅析

这本书我入手时间是2020年1月，感觉后面基本不会入手这一类书了。国内的书，很多时候真的太糙了，其实我也要得不多，结合我手上的综述，案例，入个门就行，但是看着这种书有点难受， 还是多多看论文吧。

关于GNN，我的感觉，最几年其实落地的应用不少。这本书主要就是介绍图神经网络，包括了原理，算法，实现和应用四个维度。

其实真的都在看GNN了，前面的图和神经网络基础其实都可以不用讲了，就应该从表示学习讲，然后就是图卷积网络，GCN和GNN变体。 最后就是介绍图分类，图表示学习等等。

GNN被应用得多的场景主要是结构化场景，像社交网络，推荐系统，知识图谱等等。我的感觉是2021年，GNN感觉火了一把，各大厂都推出了自己的GNN框架，特别是在推荐系统和组合优化上有一些大的动作。包括很多生物科技公司用来做药物发现也有用到。

我读这本书的目的，其实也算是为了入个门，了解了解GNN和它的应用，如果方向是GNN，那确实该读论文就读论文，该跑模型就跑模型吧。这本书不能让你入门。

相关的论文： github.com