图神经网络是当前 AI 领域最为火爆的研究热点之一，学术界与工业界各大公司纷纷投入大量资源研究。它在因果推理上拥有巨大潜力，有望解决 学习无法处理的关系推理、可解释性等一系列问题，而这些问题被业界认为是能够推动 AI 出现实质性进展的关键。
GNN（图神经网络：Graph Neural Network）在经历过 2017-2018 年两年的孕育期与尝试期之后，在 2018 年末至今的一年多时间里，迎来了快速爆发期。从理论研究到应用实践，可谓是遍地开花，让人应接不暇。
随着图神经网络热潮的出现，了解和掌握图神经网络相关技术原理已经成为未来从事 AI 相关工作的一种趋势。然而，作为人工智能的下一个拐点，在此之前，国内乃至全球并没有图模型与应用方向的专业书籍。
《深入浅出图神经网络：GNN原理解析》是对极验7年来，在AI研发&图项目实践等核心工作中宝贵经验的一次总结。作者所在的公司极验，是一家利用创新技术，帮助企业鉴别异常流量，同时洞察价值数据，将数据价值最大化的服务商。当前，极验与全球29万家企业达成战略合作，每天产生交互数据超过12亿次。
《深入浅出图神经网络》的出版，以及国内首个图数据建模平台——叠图的发布，势必将推动图领域的快速发展，并加速下一轮AI变革的到来。
（免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。
任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。 ）
