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第1章 概述/1 1.1 引言/1 1.2 圖基礎知識/3 1.3 機器學習基礎知識/7 第1篇 經典圖表徵學習 第2 章 圖嵌入/13 2.1 基於隨機遊走的圖嵌入/13 2.2 基於矩陣分解的圖嵌入/18 2.3 基於深度自編碼器的圖嵌入/21 2.4 本章小結/24 第3 章 圖神經網路/25 3.1 譜域圖神經網路/26 3.2 空域圖神經網路/34 3.3 消息傳遞圖神經網路/41 3.4 圖池化/47 3.5 本章小結/53 第4 章 圖表徵學習理論分析/54 4.1 圖信號處理/54 4.2 圖同構測試/58 4.3 圖神經網路表達能力/61 4.4 過平滑與深層圖神經網路/64 4.5 本章小結/68 第2篇 動態開放環境圖表徵學習 第5章 魯棒圖表徵學習/71 5.1 圖資料上的對抗樣本/71 5.2 圖對抗攻擊的分類/73 5.3 圖神經網路模型上的攻擊與防禦方法/75 5.4 本章小結/78 第6章 解耦圖表徵學習· 79 6.1 基於變分自編碼器的解耦圖神經網路/79 6.2 基於鄰域路由機制的解耦圖神經網路/81 6.3 基於其他思想的解耦圖神經網路/87 6.4 本章小結/90 第7章 動態圖表徵學習/91 7.1 動態圖資料/91 7.2 離散時間動態圖表徵學習/92 7.3 連續時間動態圖表徵學習/94 7.4 本章小結/96 第8章 無監督圖神經網路與自監督圖神經網路/97 8.1 無監督學習的圖神經網路/97 8.2 自監督學習的圖神經網路/99 8.3 本章小結/106 第9章 圖神經網路的可解釋性/107 9.1 簡介/107 9.2 可解釋方法分類/109 9.3 實例級局部解釋/110 9.4 模型級全域解釋/114 9.5 對解釋模型的評價/115 9.6 可解釋性的交叉學科應用/117 9.7 本章小結/118 第10章 自動圖表徵學習/119 10.1 自動機器學習簡介/119 10.2 圖超參數優化/120 10.3 圖神經網路架構搜索/122 10.4 本章小結/132 第11章 元學習與圖表徵學習/133 11.1 元學習簡介/133 11.2 圖上的元學習/136 11.3 本章小結/143 第12章 分佈外泛化圖表徵學習/144 12.1 圖分佈外泛化問題和分類/145 12.2 資料層面方法/148 12.3 模型層面方法/151 12.4 學習策略/155 12.5 理論分析/162 12.6 本章小結/163 第3篇 圖表徵學習的應用 第13章 推薦系統/167 13.1 通用推薦/168 13.2 序列推薦/176 13.3 本章小結/179 第14章 交通預測/180 14.1 時空圖/181 14.2 時空圖神經網路模型/181 14.3 本章小結/188 第15章 自然語言處理/189 15.1 文本分類/189 15.2 關係抽取/192 15.3 文本生成/193 15.4 問答系統/196 15.5 其他任務/198 15.6 本章小結/198 第16章 組合優化/199 16.1 簡介/199 16.2 預備知識/200 16.3 尋找可行解/201 16.4 本章小結/207 第17章 圖表徵學習展望/209 參考文獻/211
朱文武 清華大學電腦科學與技術系教授,清華大學人工智慧研究院大資料智慧中心主任,資訊科學與技術國家研究中心副主任,國家973專案首席科學家。歐洲科學院院士、ACM Fellow、IEEE Fellow、AAAS Fellow、SPIE Fellow。曾任微軟亞洲研究院主任研究員、英特爾中國研究院首席科學家與總監及美國貝爾實驗室研究員等職。主要從事多媒體智慧計算、大資料分析等研究工作。曾擔任IEEE Transactions on Multimedia主編、指導委員會主席。10次獲國際最佳論文獎。獲2018年度國家自然科學二等獎(排名第1)和2012年度國家自然科學二等獎(排名第2)。 王 鑫 清華大學電腦科學與技術系助理研究員,中國電腦學會多媒體專業技術委員會副秘書長,清華大學博士後校友會秘書處副秘書長。主要研究方向為多媒體智慧、媒體大資料、機器學習等,在IEEE TPAMI、ICML、NeurIPS、ACM Multimedia等相關領域國際頂級期刊或會議上發表論文100餘篇。承擔國家優秀青年科學基金等項目,獲2017年度中國博士後創新人才支持計畫、2020年度ACM中國新星獎、2022年度IEEE TCMC新星獎。 張子威 清華大學電腦科學與技術系博士後,清華大學數理基科班學士、電腦系博士。主要研究方向為圖機器學習,在國際頂級期刊和會議上發表論文30余篇,穀歌學術引用超過3000次。曾獲清華大學優秀博士畢業生與優秀博士畢業論文、吳文俊人工智慧優秀博士學位論文提名,入選百度AI華人新星百強榜單、AI 2000學者榜單、2022年博士後創新人才支持計畫。
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