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本书全面、翔实地介绍了基于图神经网络推荐系统的架构设计、原理以及算法模型，帮助读者更好地使用图数据、图神经网络和知识图谱，并将图数据、图神经网络和知识图谱的相关算法应用到推荐系统中。本书的特点在于层次分明、由浅入深地解读各个算法模型。同时，书中配有丰富的实例和绘图，帮助读者更好地理解图神经网络原理和基于图神经网络的推荐系统的开发。

推荐序一

推荐序二

推荐序三

前言

第一篇图数据与图模型

第1章图数据基础2

1.1数学基础2

1.2图的基本知识4

1.2.1.什么是图4

1.2.2.图中基本元素及定义5

1.3图的表示方法10

1.3.1.图的代数表示11

1.3.2.图的遍历13

1.4图数据及图神经网络14

1.4.1.图数据的性质14

1.4.2.图数据应用15

1.4.3.图神经网络的发展史16

1.5本章小结17

第2章图神经网络基础18

2.1神经网络的基本知识18

2.1.1.神经元19

2.1.2.前馈神经网络22

2.1.3.反向传播23

2.2卷积神经网络24

2.2.1.卷积神经网络基本概念和特点25

2.2.2.卷积神经网络模型29

2.3循环神经网络30

2.3.1.循环神经网络结构和特点31

……

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编辑推荐

（1）作者背景资深：作者是资深的人工智能技术专家、搜索与推荐系统技术专家，在多加企业担任算法专家、技术总监、CTO等职。

（2）作者经验丰富：作者在人工智能（NLP方向）、搜索与推荐领域工作10余年，主导了多个推荐系统项目，实战经验丰富。

（3）紧跟技术前沿：讲解图计算、图神经网络、知识图谱在推荐系统领域的近期新应用，以及推荐系统的热点问题和研究方向。

（4）解决工程难题：讲解工业级推荐系统的架构、面临的难题以及解决方案，以及工业级推荐系统的增长方案。

（5）注重实战、案例详细：本书注重实战，旨在解决工程实践中的具体问题，包含大量案例且讲解详细。

（6）图文并茂、通俗易懂：书中包含大量图、表，以可视化方式呈现，语言通俗易懂，阅读体验好，让读者事半功倍。