本书旨在全面回顾异质图表示学习的发展，并介绍其最新研究进展。首先从方法和技术两个角度总结了现有的工作，并介绍了该领域的一些公开资源。然后分类详细介绍了最新模型与应用。最后讨论了异质图表示学习未来的研究方向，并总结了本书的内容。全书主体内容分为四个部分，第一部分快速介绍整个领域，第二、三部分深入研究相关技术和应用，第四部分基于一个平台来执行代表性算法。