图上的深度学习 — 免费PDF

探索图神经网络与图结构数据深度学习的迷人世界。

326页 适合学生、研究人员以及机器学习/人工智能爱好者 学习图表示学习、GNN及相关概念。

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图上的深度学习（免费PDF）

来源：https://www.clcoding.com/2026/07/deep-learning-on-graphs-free-pdf.html

图上的深度学习：图神经网络、图表示学习与真实世界AI应用完全指南

引言

深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别和生成式AI等领域取得了显著成功。然而，世界上许多数据并非天然以图像、文本或表格形式存在。相反，它们以图的形式组织——即相互连接的实体网络。社交网络连接着人，交通系统连接着城市，分子结构连接着原子，金融系统连接着交易，知识图谱连接着事实。传统的深度学习模型难以捕捉这些互连数据集中丰富的关联关系。

这一挑战催生了人工智能领域增长最快的方向之一：图上的深度学习。通过将图论与深度学习相结合，研究人员开发了图神经网络 (GNNs) 和其他基于图的学习方法，能够建模复杂关系、学习结构模式并直接在图结构数据上进行预测。这些技术已经改变了从药物发现、推荐系统到欺诈检测、网络安全和科学计算等领域的应用。

由 Yao Ma 和 Jiliang Tang 撰写、剑桥大学出版社出版的《图上的深度学习》，是首批专门致力于图深度学习的综合教材之一。本书分为四个主要部分，涵盖图基础、图学习方法、实际应用和新兴研究方向。它面向高年级本科生、研究生、研究人员以及希望理解和应用现代图学习技术的行业从业者。

为何图深度学习至关重要

许多现实世界的系统自然地表示为图，而非传统的表格或图像。

例如包括：

• 社交网络
• 知识图谱
• 金融交易网络
• 交通系统
• 通信网络
• 蛋白质相互作用网络
• 引文网络
• 推荐系统

图深度学习使AI系统不仅能从单个数据点学习，还能从数据点之间的关系中学习，使预测更准确、更具上下文感知能力。

免费下载PDF：图上的深度学习 (https://yaoma24.github.io/dlg_book/dlg_book.pdf)

理解图

本书从图论基础开始。

读者将学习：

• 节点（顶点）
• 边
• 有向图
• 无向图
• 加权图
• 动态图
• 异构图

这些概念构成了所有图学习算法的基础。

传统的神经网络假设输入是结构化的，如向量、图像或序列。

图引入了独特的挑战，因为它们具有：

• 不规则结构
• 可变的邻域大小
• 复杂的关系
• 非欧几里得数据

本书解释了为什么图数据需要专门的深度学习架构，以及基于图的方法如何克服这些挑战。

图表示学习基础

图学习的主要目标之一是将图结构转化为有意义的数值表示。

读者将探索：

• 节点嵌入
• 边嵌入
• 图嵌入
• 特征学习
• 表示学习

这些嵌入使机器学习算法能够有效地处理图数据。

图神经网络 (GNNs)

图神经网络是本书的核心重点。

读者将学习：

• 消息传递
• 邻域聚合
• 特征传播
• 图卷积
• 节点表示学习

GNNs使神经网络能够从节点属性和图连通性中学习，使其成为现代AI中最具影响力的创新之一。

图卷积网络 (GCNs)

本书详细解释了图卷积网络。

主题包括：

• 谱图卷积
• 空间图卷积
• 图滤波
• 特征聚合

GCNs已成为图分类、节点分类和链接预测的基础架构。

图自编码器

图自编码器将无监督学习扩展到图结构数据。

读者将研究：

• 图编码
• 图重建
• 潜在表示
• 无监督嵌入学习

这些技术支持异常检测、推荐系统和图压缩。

图注意力网络 (GATs)

注意力机制使神经网络能够专注于信息量最大的相邻节点。

本书解释了：

• 注意力系数
• 自适应邻域加权
• 信息聚合
• 改进的节点表示

图注意力网络提高了在复杂图结构上的学习灵活性。

图采样与可扩展性

大规模图通常包含数百万甚至数十亿个节点。

本书讨论的方法包括：

• 邻域采样
• 小批量训练
• 高效图处理
• 可扩展图学习

这些技术使图神经网络在工业应用中变得实用。

图分类

读者学习如何对整个图进行分类，而非单个节点。

应用包括：

• 分子性质预测
• 化合物分类
• 文档分类
• 生物网络分析

图分类在化学和生物信息学中尤为重要。

节点分类

最常见的图学习任务之一是节点分类。

示例包括：

• 欺诈检测
• 用户画像
• 社交网络分析
• 社区识别

本书解释了图神经网络如何通过纳入邻域信息来提高预测准确性。

链接预测

链接预测估计节点之间缺失的或未来的连接。

应用包括：

• 朋友推荐
• 产品推荐
• 知识图谱补全
• 药物相互作用预测

此任务在许多推荐系统中起着核心作用。

动态图学习

许多现实世界的图随时间持续变化。

本书介绍了以下方法：

• 时序图
• 演化网络
• 动态节点表示
• 时间感知图学习

动态图学习对于金融系统、网络安全和社交媒体分析越来越重要。

跨行业的应用

本书的优势之一是其对实际应用的广泛覆盖。

自然语言处理

图结构改进了语义理解和知识表示。

计算机视觉

图表示图像和视频中物体之间的关系。

数据挖掘

图学习揭示复杂数据集中的隐藏模式。

医疗保健

患者网络和生物系统支持疾病预测。

生物信息学

蛋白质相互作用和分子图谱助力药物发现。

推荐系统

图神经网络建模用户与产品之间的关系。

这些应用展示了为何图学习已成为人工智能的主要研究领域。

高级主题

除了基础知识，本书还探讨了新兴的研究领域，包括：

• 异构图学习
• 动态图神经网络
• 图自监督学习
• 高级图嵌入
• 未来研究挑战

这些主题为读者进行图AI前沿研究做好准备。

实践学习方法

本书将数学基础与实践直觉相结合。

读者将受益于：

• 分步讲解
• 算法洞察
• 现代图学习方法
• 真实案例研究
• 面向研究的讨论

其结构化的渐进方式使复杂的图学习概念更易掌握。

您将发展的技能

通过学习本书，读者将加强以下方面的专业知识：

• 图论
• 图表示学习
• 图神经网络
• 图卷积网络
• 图注意力网络
• 图自编码器
• 节点分类
• 链接预测
• 图分类
• 动态图学习
• 推荐系统
• 知识图谱
• 图挖掘
• 科学机器学习
• AI研究

这些技能在现代机器学习和人工智能中越来越有价值。

谁应该阅读这本书？

本书非常适合：

机器学习工程师

构建基于图的AI系统。

数据科学家

学习高级表示学习方法。

AI研究人员

探索图神经网络研究。

研究生

学习现代深度学习。

软件工程师

拓展至图机器学习。

科学与工程领域的研究人员

将图学习应用于生物、化学、社会和工程网络。

具备机器学习、Python和线性代数背景将帮助读者从材料中获得最大收益。

本书为何脱颖而出

几个特点使其成为图深度学习领域的领先教材之一：

• 首批专门致力于图深度学习的综合教材之一
• 同时涵盖图论和深度学习基础
• 系统介绍图神经网络
• 广泛覆盖现代图学习方法
• 广泛的真实世界应用
• 适合学生、研究人员和从业者
• 由剑桥大学出版社出版
• 包括高级主题和未来研究方向

本书不仅关注算法，还全面介绍了基于图的AI系统如何在不同领域进行设计和应用。

阅读此书后的职业机会

从本书中获得的知识支持以下职业：

• 机器学习工程师
• 图机器学习工程师
• AI研究科学家
• 数据科学家
• 推荐系统工程师
• 知识图谱工程师
• 生物信息学研究员
• 计算机视觉工程师
• 自然语言处理工程师
• 研究科学家

图神经网络专业知识在科技公司、医疗保健机构、金融机构和研究实验室中越来越受到重视。

实体书：图上的深度学习（免费PDF）(https://amzn.to/3SLaBDa)

Kindle版：图上的深度学习（免费PDF）(https://amzn.to/4fngOxQ)

结论

《图上的深度学习》是任何想要了解深度学习如何应用于图结构数据的人的绝佳资源。随着图神经网络持续重塑推荐系统、药物发现、社交网络分析、网络安全和科学计算等领域，掌握图学习已成为现代AI专业人士的核心技能。

通过涵盖：

• 图论
• 图表示学习
• 图神经网络
• 图卷积网络
• 图注意力网络
• 图自编码器
• 节点分类
• 链接预测
• 图分类
• 动态图学习
• 知识图谱
• 推荐系统
• 科学应用
• 高级图AI
• 新兴研究主题

本书为读者提供了应对这一最令人兴奋的人工智能领域所需的理论基础和实践理解。

对于学生、研究人员、软件工程师、数据科学家和AI从业者，《图上的深度学习》是掌握图神经网络和图表示学习的宝贵指南。通过结合数学基础、现代算法和实际应用，它使读者准备好处理复杂的相互关联数据，并为下一代AI驱动系统做出贡献。