圖神經網絡是當前 AI 領域最為火爆的研究熱點之一，學術界與工業界各大公司紛紛投入大量資源研究。它在因果推理上擁有巨大潛力，有望解決深度學習無法處理的關系推理、可解釋性等一系列問題，而這些問題被業界認為是能夠推動 AI 出現實質性進展的關鍵。
GNN（圖神經網絡：Graph Neural Network）在經歷過 2017-2018 年兩年的孕育期與嘗試期之后，在 2018 年末至今的一年多時間里，迎來了快速爆發期。從理論研究到應用實踐，可謂是遍地開花，讓人應接不暇。
隨著圖神經網絡熱潮的出現，了解和掌握圖神經網絡相關技術原理已經成為未來從事 AI 相關工作的一種趨勢。然而，作為人工智能的下一個拐點，在此之前，國內乃至全球并沒有圖模型與應用方向的專業書籍。
《深入淺出圖神經網絡：GNN原理解析》是對極驗7年來，在AI研發&圖項目實踐等核心工作中寶貴經驗的一次總結。作者所在的公司極驗，是一家利用創新技術，幫助企業鑒別異常流量，同時洞察價值數據，將數據價值最大化的服務商。當前，極驗與全球29萬家企業達成戰略合作，每天產生交互數據超過12億次。
《深入淺出圖神經網絡》的出版，以及國內首個圖數據建模平臺——疊圖的發布，勢必將推動圖領域的快速發展，并加速下一輪AI變革的到來。
