"本书系统介绍了图机器学习的基础理论、典型模型与应用实践。本书首先介绍图的基本概念、表示方法与特征构造技术；其次从图嵌入模型出发，深入介绍了图神经网络的主要架构与变体；再次概述图机器学习前沿进展，并详细介绍异质图、谱图、可信图和图基础模型等前沿方向；最后介绍了图机器学习在推荐系统、金融风控、生命科学、电路设计等领域的典型应用，并涵盖了开发平台与应用实践等相关内容。

本书适合计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业的学生和学者阅读，也适合相关应用领域的算法工程师参考。

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