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基于图神经网络的网络表示学习研究
作者:莫先 著 版次:1-1 开本:16 页数:189 千字数:241 装帧方式:平装
ISBN 978-7-307-24947-9 出版时间:2025-06 印刷时间:2025-06 定价:¥59.00元 浏览量: 购买图书
本书基于图神经网络研究网络表示学习,具体内容包括:改进了高阶图卷积神经网络、图注意力网络、自编码架构和图的小波神经网络等模型,构建网络表示学习模型,并在图基础任务(如链路预测和节点分类)上取得了有效的性能。此外,本书采用前沿的图对比学习架构,通过增强图数据表示有效缓解数据稀疏问题,并在知识图谱的基础任务上显著提升性能。本书面向图数据应用,提出一种关系感知的异构图神经网络模型,可进行关系预测设计,并通过实验验证其优越性能。本书所提出的算法对当下热门的图学习领域进行了拓展,能够成功应用于推荐系统、关系预测、交通流预测等网络分析任务,为现实世界中的复杂问题提供了全新的解决方案。

莫先,宁夏大学副教授,硕士生导师,宁夏大学“以人为中心的可信计算”科技创新团队骨干成员。研究领域为人工智能与大数据,重点聚焦图神经网络、扩散模型和大语言模型在图学习领域的研究,该研究应用于链路预测、节点分类、推荐系统、社团检测、药物发现等具体领域。近5年来,其代表性成果包括中科院SCI-区Top论文6篇,中国计算机学会CCF推荐的B类期刊和中科院SC1二区论文3篇;主持国家自然科学基金青年科学基金项目1项和宁夏回族自治区自然科学基金优秀青年项目1项。