近年來，深度學(xué)習(xí)在人工智能的發(fā)展過程中起到了舉足輕重的作用，而圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域的一個新興方向，被稱為圖上的深度學(xué)習(xí)。本書詳細(xì)介紹了從深度學(xué)習(xí)到圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)概念和前沿技術(shù)，包括圖上的深度學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)與算法優(yōu)化、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的表示學(xué)習(xí)、面向圖數(shù)據(jù)的嵌入表示、初代圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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服務(wù)質(zhì)量預(yù)測是服務(wù)計算的一個重要研究分支，是支撐服務(wù)發(fā)現(xiàn)和服務(wù)管理的有力技術(shù)工具。經(jīng)過多年發(fā)展，服務(wù)質(zhì)量預(yù)測已聚焦到如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)解決情境感知的應(yīng)用需求問題。本書圍繞此議題，針對靜態(tài)、動態(tài)、多屬性、拓?fù)涓兄�、虛擬機(jī)等場景下服務(wù)質(zhì)量預(yù)測問題，分別闡述基于近鄰效應(yīng)、矩陣分解、非負(fù)多矩陣分解、貝葉斯魯棒張量分解、深度神

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