文本屬性圖廣泛分布于諸多應用場景之中，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構的拓撲信息，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)與圖結構融合的理解，也為相關領域的實踐提供了堅實的理論基礎和豐富的案例指導。 本書旨在為對圖神經(jīng)網(wǎng)絡感興趣或正在從事相關領域研究與實踐的廣大讀者提供全面而深入的指導。同時，本書也可作為撰寫學術論文或進行課題研究的參考書籍，可為學術研究和實際應用提供有力的支持。