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题名/责任者:

图表征学习:迈向动态开放环境/朱文武, 王鑫, 张子威著

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2023.7

ISBN及定价:

978-7-121-45486-8/CNY108.00

载体形态项:

xvi, 244页:彩图;24cm

并列正题名:

Graph representation learning:towards dynamic and open environments

其它题名:

迈向动态开放环境

丛编项:

人工智能前沿技术丛书

个人责任者:

朱文武 著

个人责任者:

王鑫 著

个人责任者:

张子威 著

学科主题:

机器学习-研究

中图法分类号:

TP181

责任者附注:

朱文武, 清华大学计算机科学与技术系教授, 清华大学人工智能研究院大数据智能中心主任, 信息科学与技术国家研究中心副主任, 国家973项目首席科学家。王鑫, 清华大学计算机科学与技术系助理研究员, 中国计算机学会多媒体专业技术委员会副秘书长, 清华大学博士后校友会秘书处副秘书长。主要研究方向为多媒体智能、媒体大数据、机器学习等。张子威, 清华大学计算机科学与技术系博士后, 清华大学数理基科班学士、计算机系博士。主要研究方向为图机器学习。

书目附注:

有书目 (第211-244页)

提要文摘附注:

本书分为3篇: 第1篇介绍图嵌入和图神经网络等经典图表征学习方法; 第2篇围绕鲁棒性、动态性、可解释性、分布外泛化性等多个角度, 系统地介绍针对动态开放环境中的图表征学习方法; 第3篇以四个不同领域为例, 从推荐系统、交通预测、自然语言处理、组合优化等场景, 介绍图表征学习的应用方法。

使用对象附注:

本书适合具有一定机器学习基础的高年级本科生、研究生、教师和研究者, 以及对图数据感兴趣的计算机工程师和从业人员阅读, 也适合对人工智能、深度学习和图数据分析感兴趣的其他人士参考

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