前言 为何写作本书 近年来，作为一项新兴的图数据学习技术，图神经网络（GNN）受到了非常广泛的关注。2018年年末，发生了一件十分有趣的事情，该领域同时发表了三篇综述类型论文，这种“不约而同”体现了学术界对该项技术的认可。事实上，在2019年的各大顶级学术会议上，与图神经网络有关的论文也占据了相当可观的份额。相信在未来几年，这种流行的趋势会只增不减。 图神经网络技术的出现有其必然性和重要性。在深度神经网络技术兴起的前几年，图像、语音、文本等形式的数据都能都能在深度学习中被很好地应用，并获得了十分好的效果。这促使大量的相关应用进入了实用阶段，如人脸识别、语音助手、机器翻译等。尽管如此，深度学习一直无法很好地对另一类形式的数据—图数据（或称网络数据）进行有效地适配。作为一类主要用来描述关系的通用数据表示方法，图数据在产业界有着更加广阔的应用场景，在诸如社交网络、电子购物、物联网、生物制药等场景中，都可以找到图数据的影子。将深度学习技术的成功经验迁移到图数据的学习中来，是一种十分自然且必要的需求。 在这样的背景下，图神经网络的出现很好的填补了上述技术空白，实现了图数据与深度学习技术的有效结合，使得深度学习能够在图数据的相关应用场景中继续攻城略地。事实上，纵观这三年，图神经网络技术的相关应用和研究已经拓展到了极其广泛的领域，从视觉推理到开放的阅读理解问题，从药物分子的研发到5G芯片的设计，从交通流量预测到3D点云数据的学习，该项技术都展示出了极其重要且极具渗透性的应用能力，这种能力必将给产业界带来极高的应用价值。 笔者所在公司极验在业务风控的应用场景中，长期奋战在网络攻防对抗的前线，在这样的背景下，不管是主动还是被动，都促使我们不断努力提升数据分析与数据建模的能力，一直以来，我们都期望有一套端对端的模型来高效学习数据中的关系或结构化信息。极验在2017年年中与图神经网络技术结缘，…