图神经网络：基础与前沿

不仅系统地讲解了图神经网络的基础知识，还深入探讨了图神经网络存在的问题和研究进展，是一本适合入门又给人启发的佳作。03-11

GNN的书不太多，这本书出版的很及时，很科普也很实践，作者总结的不错03-11

在之前没有系统的接触过图神经网络，算是一本入门级读物吧，读之前需要一些深度学习的基础从基本原理开始介绍，介绍了图神经网络具体有哪些方法能解决什么问题写作风格也蛮喜欢的，不太枯燥缺点是，前面的推导部分写的不够清晰10-21

在知乎抽奖抽到的。花了一天拜读了一下。有一两处排版存在小问题。总体而言还可以，深度和广度都不错。不过一些地方的介绍不够细致，属于“懂了看了还是懂,不懂的看了还是不懂”，内容不够self-contained。且图神经网络近年来在PL领域的多个方面（变量名预测、函数名预测、找程序漏洞、寻找合适的［用于静态分析的］抽象模型甚至推导循环不变式）都有许多出彩的工作，本书并未提及。总得而言，本书介绍的内容挺充实，不详细的地方也可以自己查原论文了解。07-01

写的通俗易懂，适合新手快速了解gnn10-13

也算是有点脉络，内容简略但不至于看不懂；拿来入门还是可以的09-14

还不错 博客风格 轻松愉快 仿佛学会了 但是好像没看到能解决我问题的模型11-18

薄薄的一本小册子，甚至都比不上什么博客，就敢卖大几十。不过现在啥人都出个书赚钱，也是计算机行业的一大趋势，反正就是给没办法收集信息的人用的。打两星是因为这是知乎上“量子位”送的没花钱，于是加了一星。06-01

不建议搞这个方向，市场上基本没啥需求内容略简要，具体细节得看论文。尽管方方面面都提了下，有些特定的topic没有涉及。适合入门。总体来说，要比那本深入浅出图神经网络要好。不过还是要多实战。推荐斯坦福的CS224w，浙江大学最近开设的GNN课程，以及Graph Representation Learning book和图深度学习。03-13