圖機器學(xué)習(xí)

　　網(wǎng)絡(luò)圖作為一種描述復(fù)雜系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的通用表征方法，近年來獲得了包括生命科學(xué)、社會科學(xué)、計算機科學(xué)以及物理學(xué)等諸多領(lǐng)域的關(guān)注。本書結(jié)合網(wǎng)絡(luò)圖結(jié)構(gòu)進行機器學(xué)習(xí)算法設(shè)計，涉及圖嵌入、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及對抗攻防和增強等內(nèi)容。全書共8章：第1章概述了圖上的機器學(xué)習(xí)任務(wù)及算法；第2—5章分別介紹了節(jié)點分類、鏈路預(yù)測、社團檢測、圖分類的機器學(xué)習(xí)任務(wù)及算法；第6、7章介紹了對抗攻擊下算法的魯棒性問題，包括對抗攻擊和對抗防御；第8章探討了領(lǐng)域前沿圖數(shù)據(jù)增強技術(shù)，利用圖數(shù)據(jù)自身的結(jié)構(gòu)和屬性信息拓展特征空間，提升算法性能。相比傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)類書籍，本書聚焦網(wǎng)絡(luò)圖數(shù)據(jù)；相比圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類書籍，本書更側(cè)重網(wǎng)絡(luò)圖從微觀到宏觀的分析。 本書可供網(wǎng)絡(luò)科學(xué)、人工智能、社會科學(xué)及生物信息等領(lǐng)域的研究生、高年級本科生及青年學(xué)者使用，也可供工業(yè)界從事互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)及人工智能等領(lǐng)域工作的工程師參考使用。

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