推荐几本图神经网络的书籍

以下是我推荐的几本图神经网络的书籍：

1.《Deep Learning on Graphs: A Comprehensive Review and New Directions》：这是一本综述性的书籍，对图神经网络的发展历程和最新进展进行了详细的介绍。

2.《Graph Convolutional Networks》：这本书是关于图卷积网络的经典文献，深入讲解了图卷积网络的理论基础和应用。

3.《Graph Representation Learning》：这本书主要介绍了图表示学习的相关算法和应用，包括基于图神经网络的图表示学习算法。

4.《Deep Learning for Graphs》：这本书是一本入门级别的图神经网络教材，讲解了图神经网络的基本概念、算法和应用。

5.《Hands-on Graph Neural Networks with PyTorch》：这本书是一本实战性质的教材，介绍了如何使用PyTorch实现图神经网络，包括图卷积网络、图注意力网络等。

希望这些书籍能够对你有所帮助。

相关问题

基于神经网络的图书推荐系统

基于神经网络的图书推荐系统是一种利用机器学习技术，通过对用户历史行为和图书属性的分析，给用户推荐相关图书的系统。其主要思想是通过建立一个深度神经网络模型，对用户历史行为和图书属性进行学习和分析，从而预测用户对于某个图书的评分或者感兴趣程度，并给出相应的推荐列表。

通常，基于神经网络的图书推荐系统主要包含以下几个步骤：

1. 数据收集和预处理：收集用户历史行为数据和图书属性数据，进行数据清洗和预处理，将数据转化为神经网络可以处理的格式。

2. 特征提取：对数据进行特征提取和转化，将用户行为和图书属性转化为向量形式，便于神经网络处理。

3. 神经网络模型构建：构建深度神经网络模型，包括输入层、隐藏层、输出层等。

4. 模型训练和优化：利用已有数据对神经网络进行训练，并根据实际情况进行模型调整和优化。

5. 推荐结果生成：根据用户历史行为和图书属性，利用训练好的神经网络模型，预测用户对于某个图书的评分或者感兴趣程度，并生成相应的推荐列表。

2023最新图神经网络

2023年最新的图神经网络，根据提供的引用内容，我们可以得知有两个相关的教程，分别是"图神经网络前沿"和"图神经网络基础"。这两个教程涵盖了图神经网络的基本概念、算法以及新的研究前沿。此外，还提到了最近出版的《图神经网络(GNN):基础、前沿和应用》一书，该书是GNN研究人员和实践者阅读和学习的最全面的书籍之一。根据以上信息，2023年最新的图神经网络可以从这两个教程和该书中获取相关内容和最新进展。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [技术动态 | 「图神经网络:基础、前沿与应用」最新AAAI2023教程](https://blog.csdn.net/TgqDT3gGaMdkHasLZv/article/details/129053102)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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