Master the power of relational AI with this comprehensive guide, designed to seamlessly bridge the gap between foundational graph theory and the practical deployment of highly efficient, domain-aware Graph Neural Networks across industries like bioinformatics, cybersecurity, and social network analysis.

Graph Neural Networks (GNNs) represent a transformative advancement in artificial intelligence and machine learning, enabling deep learning models to efficiently process structured, relational data. As industries increasingly rely on complex networks, GNNs offer an essential toolset for extracting insights from graph-structured data. This book provides a comprehensive exploration of GNN architectures, methodologies, and real-world applications, bridging the gap between foundational research and practical deployment across diverse domains. It introduces basic principles and advanced concepts, including graph theory essentials, message-passing mechanisms, and foundational GNN architectures, and explores convolution layers, aggregation functions, sampling techniques, and training strategies across supervised and semi-supervised settings. Designed with both clarity and depth, this book lays the groundwork for understanding how GNNs effectively model relationships, hierarchies, and contextual dependencies in real-world data. The book extends to interdisciplinary contexts such as bioinformatics, cybersecurity, infrastructure analytics, and social network analysis. By bridging foundational theory with practical implementations, the book serves as a key reference for students, researchers, and AI practitioners working with graph-structured data to build trustworthy, efficient, and domain-aware GNN solutions.

Readers will find the volume:

Offers a structured, end-to-end exploration of graph neural networks from foundational theory to cutting-edge techniques;
Includes chapters spanning applications in healthcare, finance, transportation, cybersecurity, and recommender systems;
Delivers practical insights into designing scalable, interpretable, and context-aware GNN architectures across real-world graph environments;
Covers explainability, fairness, graph augmentation, anomaly detection, and temporal graph modelling in real-world contexts.

Audience

Computer scientists, data scientists, industry professionals, and AI practitioners working with non-Euclidean, graph-structured data in the finance, healthcare, and cybersecurity sectors.

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Conor Kenny

Diritto di recesso

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Informazioni sul diritto di recesso

Diritto legale di recesso

Hai il diritto di recedere dal presente contratto entro 14 giorni senza fornire alcuna motivazione.

Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.

Per esercitare il diritto di recesso, compila e invia elettronicamente una dichiarazione esplicita sul nostro sito Web, alla voce “I miei acquisti” nella sezione “Mio account”. Ti comunicheremo senza indugio una conferma di ricezione di tale recesso su un supporto durevole (ad es. via e-mail).

Per rispettare il termine di recesso, è sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso stesso.

Effetti del recesso

In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).

Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.

Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.

Il rimborso sarà effettuato utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente concordato altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso.

Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.

Dovrai rispedire i beni o consegnarli a Kennys Bookstore, Olney, Maryland, U.S.A., senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.

Eccezioni al diritto di recesso

Il diritto di recesso non si applica a:

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Graph Neural Networks: Concepts and Applications

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