文本屬性圖廣泛分布于諸多應(yīng)用場景之中，其核心挑戰(zhàn)在于如何巧妙地融合節(jié)點的文本語義特性與圖結(jié)構(gòu)的拓撲信息，從而強化節(jié)點的表征學習能力，實現(xiàn)高效且精準的學習范式。為應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，本書從多個維度對文本屬性圖進行了綜合性的研究探討，包括文本屬性圖綜合性研究：基準測試與深度思考、細粒度融合節(jié)點文本屬性的圖表示學習、文本屬性圖上的半監(jiān)督表示學習、低內(nèi)存占用的文本屬性圖表示學習、GNN�睱M緊耦合的文本屬性圖表示學習、基于變分推斷的大規(guī)模文本屬性圖上的表示學習、基于高頻感知分層對比選擇性編碼的文本屬性圖表示學習、基于文本屬性圖表示學習的搜索廣告系統(tǒng)、基于拓撲驅(qū)動語言模型預(yù)訓練的推薦系統(tǒng)、基于文本屬性圖表示學習的社交網(wǎng)絡(luò)對齊等多方面的研究。這些研究不僅深化了我們對文本數(shù)據(jù)與圖結(jié)構(gòu)融合的理解，也為相關(guān)領(lǐng)域的實踐提供了堅實的理論基礎(chǔ)和豐富的案例指導(dǎo)。 本書旨在為對圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感興趣或正在從事相關(guān)領(lǐng)域研究與實踐的廣大讀者提供全面而深入的指導(dǎo)。同時，本書也可作為撰寫學術(shù)論文或進行課題研究的參考書籍，可為學術(shù)研究和實際應(yīng)用提供有力的支持。