卢比沙·斯坦科维奇;达尼洛·曼迪奇;米洛什·达科维奇 [米洛什·布拉乔维奇;布鲁诺·斯卡尔佐;李胜喜;安东尼·康斯坦丁德斯（Anthony G.Constantinides）。] 图形数据分析。 （英语） Zbl 1473.68010号 马萨诸塞州波士顿：现在（ISBN 978-1-68083-982-1/hbk）。560页。(2021). 这本书很有趣，涉及一个非常热门的话题。它从一个非常广泛的意义上彻底而详细地处理其主题：收集和评估可以根据图表收集和评估的数据。通过列出标题，人们可能会对这本书的内容有最好的了解。我图和图上的谱-图形定义和属性-图矩阵的谱分解-顶点聚类和映射二图形上的信号-图形上的信号和系统-子采样、压缩感知和重建-图上的过滤器组-图上的时间变换信号-随机图形信号处理-顶点频率表示三从图拓扑到应用程序的图上的机器学习-几何定义的图形拓扑-基于信号相似性的图拓扑-从数据中学习拉普拉斯图-通过LASSO从牛顿最小化到图形化LASSO-物理定义良好的图形-从数据和外部来源学习图形-图上的随机信号模拟-基于概率生成模型的数据图学习综述-图形神经网络-格结构图的张量表示-基于图的地铁交通建模-投资组合削减因此涵盖了一个非常广泛和重要的问题领域。图形学习和神经网络目前在人工智能中发挥着重要作用，并且非常成功。因此，这本书可以推荐给广大读者。许多例子有助于理解；最后两章描述了伦敦地铁网络以及在金融领域的可能应用，这两章特别有趣。然而，一个人必须认真和坚持不懈地工作，理解这本书需要扎实和广泛的数学知识。这可以从七位作者参与这项工作这一事实中看出。这也体现在这本书的大小上——它有560页。对于每一位以不同方式活跃在这一领域的科学家来说，问题自然是如何为读者搭建通向应用程序的桥梁。一些出版商已经采取了向书中添加软件的方法，在购买书时可以在买家的计算机上使用这些软件。这当然是一项巨大的额外工作。但我们必须认真考虑这种方法。审核人：克里斯蒂安·波斯托夫（圣奥古斯丁） MSC公司： 68-02 与计算机科学有关的研究博览会（专著、调查文章） 68兰特 计算机科学中的图论（包括图形绘制） 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 68T09号 数据分析和大数据的计算方面 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{L.Stanković}等人，《图形数据分析》。马萨诸塞州波士顿：现在（2021年；Zbl 1473.68010）