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內容概要：

在復雜的實際應用中，圖是有用的數據結構，例如對物理系統進行建模，學習分子指紋，控制交通網絡以及在社交網絡中推薦朋友。但是，這些任務需要處理包含元素之間的豐富關系信息且無法通過傳統深度學習模型（例如卷積神經網絡（CNN）或遞歸神經網絡（RNN））妥善處理的非歐氏圖數據。圖中的節點通常包含有用的特征信息，這些信息在大多數無監督的表示學習方法（例如，網絡嵌入方法）中無法很好地解決。圖神經網絡（GNN）被提出來結合特征信息和圖結構，以通過特征傳播和聚集學習更好的圖表示。由于其令人信服的性能和高解釋性，GNN最近已成為一種廣泛應用的圖分析工具。

本書全面介紹了圖神經網絡的基本概念，模型和應用。首先介紹了vanilla GNN模型。然后介紹了vanilla模型的幾種變體，例如圖卷積網絡，圖遞歸網絡，圖注意力網絡，圖殘差網絡和一些通用框架。還包括不同圖類型的變體和高級訓練方法。對于GNN的應用，該書分為結構，非結構和其他場景，然后介紹了解決這些任務的幾種典型模型。最后，最后幾章提供了GNN的開放資源以及一些未來方向的展望。

本書組織如下。在第1章中進行了概述之后，在第2章中介紹了數學和圖論的一些基本知識。在第3章中介紹了神經網絡的基礎，然后在第4章中簡要介紹了香草GNN。四種類型的模型分別在第5、6、7和8章中介紹。在第9章和第10章中介紹了不同圖類型和高級訓練方法的其他變體。然后在第11章中提出了幾種通用的GNN框架。第12、13和14章介紹了GNN在結構場景，非結構場景和其他場景中的應用。最后，我們在第15章提供了一些開放資源，并在第16章總結了這本書。

作者：

劉知遠，清華大學計算機系自然語言處理實驗室, 副教授。2006年獲得清華大學計算機科學與技術系學士學位，2011年獲得博士學位。他的研究興趣是自然語言處理和社會計算。在IJCAI、AAAI、ACL、EMNLP等國際期刊和會議上發表論文60余篇。

//nlp.csai.tsinghua.edu.cn/~lzy/index_cn.html

周界是清華大學計算機科學與技術系碩士二年級學生。他于2016年獲得清華大學學士學位。他的研究興趣包括圖形神經網絡和自然語言處理。

圖書目錄：

• 前言
• 致謝
• 第一章: 引言
• 第二章: 數學和圖的基礎知識
• 第三章: 神經網絡的基礎知識
• 第四章: Vanilla 圖神經網絡
• 第五章: 圖卷積網絡
• 第六章: 圖遞歸網絡
• 第七章: 圖注意力網絡
• 第八章 : 圖殘差網絡
• 第九章: 同圖形型的變體
• 第十章: 高級訓練方法的變體
• 第十一章: 一般框架
• 第十二章: 應用——結構場景
• 第十三章: 應用——非結構性場景
• 第十四章: 應用——其他場景
• 第十五章: 開放資源
• 第十六章: 結論
• 參考書目

論文題目： Efficient Heterogeneous Collaborative Filtering without Negative Sampling for Recommendation

論文摘要：

最近關于推薦的研究主要集中在探索最先進的神經網絡，以提高模型的表達能力，同時通常采用負抽樣(NS)策略來提高學習效率。盡管有效，現有方法中有兩個重要問題沒有得到充分考慮:1) NS波動劇烈，基于抽樣的方法在實際應用中難以獲得最優的排序性能;2)盡管異構反饋(如查看、單擊和購買)在許多在線系統中廣泛存在，但大多數現有方法僅利用一種主要類型的用戶反饋，如購買。在這項工作中，我們提出了一種新的非抽樣轉移學習解決方案，命名為高效異構協同過濾(EHCF)，用于Top-N推薦。它不僅可以對細粒度的用戶-項目關系進行建模，而且可以從整個異構數據(包括所有未標記的數據)中高效地學習模型參數，并且具有較低的時間復雜度。對三個真實數據集的大量實驗表明，EHCF在傳統(單一行為)和異構場景中都顯著優于最先進的推薦方法。此外，EHCF在培訓效率方面有顯著的改進，使其更適用于真實世界的大型系統。我們的實現已經發布，以促進更有效的基于全數據的神經方法的進一步發展。

論文作者：

張敏博士是清華大學計算機科學與技術系的終身副教授，專門從事網絡搜索和推薦以及用戶建模。她是計算機系智能技術與系統實驗室副主任，清華-MSRA媒體與搜索實驗室執行主任。她還擔任ACM信息系統事務(TOIS)的副編輯，SIGIR 2019教程主席，SIGIR 2018短論文主席，WSDM 2017項目主席等。發表論文100余篇，被引用次3500余次，H指數32分。2016年獲北京市科技獎(一等獎)，2018年獲全國高校計算機科學優秀教師獎等。她還擁有12項專利，并與國內外企業進行了大量的合作。

馬少平是清華大學智能技術與系統國家重點實驗室計算機科學與技術系教授，研究領域為智能信息處理, 信息檢索。主要研究興趣是智能信息處理，主要集中在信息檢索與Web信息挖掘等方面，尤其研究基于網絡用戶行為分析的語義挖掘，以改進搜索引擎的性能。

教程題目： Foundations and Trends for Personalized Recommendation

摘要：

個性化推薦在當前的信息消費環境中起著至關重要的作用。本教程主要包括兩個部分:基礎和趨勢。在第一部分中，我們將介紹個性化推薦系統的基本問題，包括用戶意圖和需求、挑戰性問題和最新技術。在第二部分，我們將重點關注相關領域的新趨勢話題，包括(但不限于):用戶滿意度與評價、可解釋推薦、基于知識圖譜和推理的推薦、跨域異構推薦、推薦系統中的公平性問題等。最后，將與與會者討論未來的發展方向。

嘉賓介紹

張敏博士是清華大學計算機科學與技術系的終身副教授，專門從事網絡搜索和推薦以及用戶建模。她是計算機系智能技術與系統實驗室副主任，清華-MSRA媒體與搜索實驗室執行主任。她還擔任ACM信息系統事務(TOIS)的副編輯，SIGIR 2019教程主席，SIGIR 2018短論文主席，WSDM 2017項目主席等。發表論文100余篇，被引用次3500余次，H指數32分。2016年獲北京市科技獎(一等獎)，2018年獲全國高校計算機科學優秀教師獎等。她還擁有12項專利，并與國內外企業進行了大量的合作。