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题名/责任者:

基于信息增强的图神经网络学习方法研究/王杰著

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2025.2

ISBN及定价:

978-7-121-49352-2/CNY68.00

载体形态项:

126页, [4] 页图版:图 (部分彩图);24cm

并列正题名:

Research on graph neural network methods based on information enhancement

丛编项:

人工智能前沿理论与技术应用丛书

个人责任者:

王杰 著

学科主题:

人工神经网络-研究

中图法分类号:

TP183

相关题名附注:

英文并列题名取自封面

书目附注:

有书目 (第112-126页)

提要文摘附注:

本书共7章, 第1章主要介绍了图神经网络研究的背景与意义, 阐述了近年来国内外网络表示学习与图神经网络的研究现状, 分析了图神经网络当前面临的挑战及其主要问题等; 第2章主要对图神经网络进行概要论述, 包括基础的理论、典型的模型方法及应用; 第3章针对图神经网络在节点聚合过程中面临的节点邻域混杂的问题, 提出了一种基于混合阶的图神经网络模型; 第4章针对图神经网络在节点交互过程中面临的全局结构信息缺失问题, 提出了一种基于拓扑结构自适应的图神经网络模型; 第5章针对自监督信息缺失且包含噪声的问题, 提出了一种图结构与节点属性联合学习的变分图自编码器模型; 第6章针对节点自监督信息贡献不做区分的问题, 提出了一种基于注意力机制的图对比学习模型; 第7章总结全书并对图神经网络可能的研究方向进行展望。

使用对象附注:

本书可供从事人工智能、数据挖掘、机器学习及网络数据分析等相关领域的科研及工程人员参考, 也可作为高等院校计算机、人工智能等专业本科生与研究生的学习参考书

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