全书共10章：第1～4章全面介绍了图、图数据、卷积神经网络以及表示学习等基础知识，是阅读本书的预备知识；第5～6章从理论的角度出发，讲解了图信号处理和图卷积神经网络，深入剖析了图卷积神经网络的性质，并提供了GCN实现节点分类的实例。第7～9章全面的讲解了图神经网络的各种变体及范式、图分类机制及其实践，以及基于GNN的图表示学习；第10章介绍了图神经网络的*新研究和应用。