本书系统介绍了图机器学习的基础理论、典型模型与应用实践。本书首先介绍图的基本概念、表示方法与特征构造技术; 其次从图嵌入模型出发, 深入介绍了图神经网络的主要架构与变体; 再次概述图机器学习前沿进展, 并详细介绍异质图、谱图、可信图和图基础模型等前沿方向; 最后介绍了图机器学习在推荐系统、金融风控、生命科学、电路设计等领域的典型应用, 并涵盖了开发平台与应用实践等相关内容。