在现实世界中, 关系结构无处不在且种类繁多, 如社会关系、交易关系、生物关系等, 通常可用图建模这些关系结构。最近, 图上的研究已经吸引了广泛的关注, 尤其是为下游任务学习节点嵌入的图表示学习。在本章中, 我们首先引入了图表示学习中的一些基本根念和定义; 然后介绍了先进的图表示学习方法, 涵盖了图神经网络的发展, 讨论了图神经网络的前沿方向; 最后总结了本书的组织结构。
