本書深入剖析了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域所面臨的兩大核心挑戰(zhàn)：深度加深模型退化和監(jiān)督信息過度依賴。針對這兩大挑戰(zhàn)，本書提出了一系列解決思路，涵蓋模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練策略優(yōu)化等方面的內(nèi)容。全書共7章，第1章主要介紹了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的背景與意義，闡述了近年來國內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀，分析了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)及其主要問題等；第2章主要對圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行概要論述，包括基礎(chǔ)的理論、典型的模型方法及應(yīng)用；第3章針對圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在節(jié)點(diǎn)聚合過程中面臨的節(jié)點(diǎn)鄰域混雜的問題，提出了一種基于混合階的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；第4章針對圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在節(jié)點(diǎn)交互過程中面臨的全局結(jié)構(gòu)信息缺失問題，提出了一種基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)自適應(yīng)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；第5章針對自監(jiān)督信息缺失且包含噪聲的問題，提出了一種圖結(jié)構(gòu)與節(jié)點(diǎn)屬性聯(lián)合學(xué)習(xí)的變分圖自編碼器模型；第6章針對節(jié)點(diǎn)自監(jiān)督信息貢獻(xiàn)不做區(qū)分的問題，提出了一種基于注意力機(jī)制的圖對比學(xué)習(xí)模型；第7章總結(jié)全書并對圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能的研究方向進(jìn)行展望。