Graph Neural Networks: Essentials and Use Cases
Language: English
Published by Springer, Berlin, Springer Nature Switzerland, Springer, 2025
- Hardcover
- New

Seller: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermanyBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book explains the technologies and tools that underpin GNNs, offering a clear and practical guide to their industrial applications and use cases. AI engineers, data scientists, and researchers in AI and graph theory will find detailed insights into the latest trends and innovations driving this dynamic field. With practical chapters demonstrating how GNNs are reshaping various industry verticals and how they complement advances in generative, agentic, and physical AI this book is an essential resource for understanding and leveraging their potential.The neural network paradigm has surged in popularity for its ability to uncover hidden patterns within vast datasets. This transformative technology has spurred global innovations, particularly through the evolution of deep neural networks (DNNs). Convolutional neural networks (CNNs) have revolutionized computer vision, while recurrent neural networks (RNNs) and their advanced variants have automated natural language processing tasks such as speech recognition, translation, and content generation.Traditional DNNs primarily handle Euclidean data, yet many real-world problems involve non-Euclidean data complex relationships and interactions naturally represented as graphs. This challenge has driven the rise of graph neural networks (GNNs), an approach that extends deep learning into new domains.GNNs are powerful models designed to work with graph-structured data, where nodes represent individual data points and edges denote the relationships between them. Several variants have emerged:Graph Convolutional Networks (GCNs): These networks learn from a node s local neighborhood by aggregating information from adjacent nodes, updating the node s representation in the process.Graph Attentional Networks (GATs): By incorporating attention mechanisms, GATs focus on the most relevant neighbors during aggregation, enhancing model performance.Graph Recurrent Networks (GRNs): These networks combine principles from RNNs with graph structures to capture dynamic relationships within the data.GNNs are applied in a variety of advanced use cases, including node classification, link prediction, graph clustering, anomaly detection, recommendation systems, and also in natural language processing and computer vision. They help forecast traffic patterns, analyze molecular structures, verify programs, predict social influence, model electronic health records, and map brain networks. 418 pp. Englisch.…
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- Title
- Graph Neural Networks: Essentials and Use Cases
- Author
- Pethuru Raj Chelliah
- Publisher
- Springer, Berlin, Springer Nature Switzerland, Springer
- Publication year
- 2025
- Condition
- Neu
- Binding
- Buch
- Language
- English
- ISBN 10
- 3031885376
- ISBN 13
- 9783031885372
- Item weight
- 820 grams
- Dimensions
- 235x155x35 mm
This book explains the technologies and tools that underpin GNNs, offering a clear and practical guide to their industrial applications and use cases. AI engineers, data scientists, and researchers in AI and graph theory will find detailed insights into the latest trends and innovations driving this dynamic field. With practical chapters demonstrating how GNNs are reshaping various industry verticals—and how they complement advances in generative, agentic, and physical AI—this book is an essential resource for understanding and leveraging their potential.
The neural network paradigm has surged in popularity for its ability to uncover hidden patterns within vast datasets. This transformative technology has spurred global innovations, particularly through the evolution of deep neural networks (DNNs). Convolutional neural networks (CNNs) have revolutionized computer vision, while recurrent neural networks (RNNs) and their advanced variants have automated natural language processing tasks such as speech recognition, translation, and content generation.
Traditional DNNs primarily handle Euclidean data, yet many real-world problems involve non-Euclidean data—complex relationships and interactions naturally represented as graphs. This challenge has driven the rise of graph neural networks (GNNs), an approach that extends deep learning into new domains.
GNNs are powerful models designed to work with graph-structured data, where nodes represent individual data points and edges denote the relationships between them. Several variants have emerged:
- Graph Convolutional Networks (GCNs): These networks learn from a node’s local neighborhood by aggregating information from adjacent nodes, updating the node’s representation in the process.
- Graph Attentional Networks (GATs): By incorporating attention mechanisms, GATs focus on the most relevant neighbors during aggregation, enhancing model performance.
- Graph Recurrent Networks (GRNs): These networks combine principles from RNNs with graph structures to capture dynamic relationships within the data.
GNNs are applied in a variety of advanced use cases, including node classification, link prediction, graph clustering, anomaly detection, recommendation systems, and also in natural language processing and computer vision. They help forecast traffic patterns, analyze molecular structures, verify programs, predict social influence, model electronic health records, and map brain networks.
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About the Author
Pethuru Raj is chief architect in the Edge AI division of Reliance Jio Platforms Ltd., Bangalore, India. He focuses on emerging technologies such as the Internet of Things (IoT), Artificial Intelligence (AI) Model Optimization, Big and Streaming Data Analytics, Blockchain, Digital Twins, Cloud-native, Serverless and Edge Computing, Reliability Engineering, Microservices architecture (MSA), Event-driven Architecture (EDA), 5G/6G and Metaverse. He previously worked at IBM Global Cloud Center of Excellence (CoE), Wipro Consulting Services (WCS), and Robert Bosch Corporate Research (CR). He has published more than thirty research papers in peer-reviewed journals, authored and edited forty-two books, and contributed more than fifty book chapters. He is a professional member of ACM. He received his PhD degree from Anna University, Chennai, India and did his postdoctoral research in computer science and automation (CSA) at the Indian Institute of Science, Bangalore, and at the Nagoya Institute of Technology, Kyoto University and the University of Tsukuba, Japan.
Dr Pawan Whig Dr Pawan Whig Senior IEEE Member, Honorary Fellow Member Threws India Dr Pawan Whig is a highly accomplished professional with a diverse skill set and a rich educational background. He holds a B.Tech in Electronics and Communication Engineering, which he completed in 2005, followed by an M.Tech in VLSI in 2008. He further expanded his expertise by earning a Doctorate from Jamia Millia Islamia. With over 23 years of experience in the field of Electronics and Communication, Dr Whig has made significant contributions to academia and industry. In addition to his core specialization, Dr. Whig is also well-versed in the areas of Artificial Intelligence, Machine Learning, and IoT. With over a decade of experience in these fields, he has played a pivotal role in the intersection of Electronics and Communication Engineering with AI, ML, and IoT technologies. His research interests encompass a wide range of areas, including Analog Signal Processing, Sensor Modeling, Water Quality Monitoring Applications, Simulation & Design, as well as AI, ML, and IoT. Dr Whig has published numerous technical articles in over 120 national and international journals, solidifying his position as a respected researcher and thought leader. Dr. Whig is an active member of the International Association of Engineers in Hong Kong, ISTE, IEEE, SCI, IEI, and the Computer Society of India (CSI).
N. Susila is Dean, Emerging Technology, at Sri Krishna College of Engineering and Technology with a total experience of 23 yrs. She completed her PhD in the field of Information and Communication Engineering in Cloud Computing. She has published over 30 papers in national and international journals and conferences and published 5 patents. She is an Innovation Ambassador of the Institution Innovation Council, Ministry of Education and a NITTTR mentor. She has received various awards and to name a few, National Cloud Champion Coordinator by AWS Educate, National Winner Coordinator, Learnathon, Best Coordinator, Skill Edge Technological Foundation Courses. She has authored various books and book chapters in the reputed press like Elsevier, CRC Press, IET, IGI Global etc. She has received grants from various funding agencies like AICTE, ICMR and DXC Technologies for organizing National and International Level Conferences, Workshops and the Women Empowerment Program. She has mentored a project titled “INTELLBOT” for the 2000 – 2004 batch students, which won First Prize at the Indian National Academy of Engineering (INAE), Delhi.
S. Usha is Professor and Head, Dean R&I, CSE, RRCE with an experience of 27 years. She received her Ph.D degree from Sathyabama University in Mobile Ad Hoc Networks. She has 70+ publications in International and National conferences, 45+ publications in national journals and international journals in Mobile Ad hoc Networks, IoT, and wireless security. She received the woman researcher award from Elsevier in the year 2020. She has reviewed papers in Springer journals, as well as IGI Global, IJCs and CiiT journals. She has authored two books on operating systems and C programming for problem solving, and co-edited Applied Learning Algorithms for Intelligent IoT (Routledge, 2022).
Dr Nikhitha Yathiraju received a PhD in Information Technology from the University of the Cumberlands, USA. Her research work was in the study of Artificial Intelligence in Cloud Enterprise Resource Planning. She is interested in writing journals and articles on Cyberthreats in Cloud technologies and Social Engineering Techniques. She was a certified Salesforce Administrator and works as Lead Automation Engineer in California, USA. She also worked as a Teaching Assistant at Silicon Valley University. She was honoured with the” International Best Researcher” award by ISSN-IIRAC 2023 in her field of expertise. She was also honoured with the “Best researcher award in AI” from International Research and Development Centre for Publication in 2022. She also participated in various international conferences like IRDCP, IFERP etc. She was also a member of Sigma Xi, SEFM and the American Educational Research Association (AERA). She participated as a Keynote speaker for various conferences like Wicked6, threwstalk.
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Allgemeine Geschäftsbedingungen mit Kundeninformationen
Inhaltsverzeichnis
Geltungsbereich
Vertragsschluss
Widerrufsrecht
Preise und Zahlungsbedingungen
Liefer- und Versandbedingungen
Eigentumsvorbehalt
Mängelhaftung
Anwendbares Recht
Gerichtsstand
Alternative Streitbeilegung
- Geltungsbereich
1.1 Diese Allgemeinen Geschäftsbedingungen (nachfolgend "AGB") des BuchWeltWeit Inh. Ludwig Meier e.K. (nachfolgend "Verkäufer"), gelten für alle Verträge, die ein Verbraucher oder Unternehmer (nachfolgend „Kunde“) mit dem Verkäufer hinsichtlich der vom Verkäufer auf den Internet-Handelsplattformen www.zvab.com und/oder www.abebooks.de (nachfolgend „ZVAB/Abebooks") dargestellten Waren und/oder Leistungen abschließt. Hiermit wird der Einbeziehung von eigenen Bedingungen des Kunden widersprochen, es sei denn, es ist etwas anderes vereinbart.
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- Vertragsschluss
2.1 Die bei ZVAB/Abebooks dargestellten Produktbeschreibungen des Verkäufers stellen keine verbindlichen Angebote seitens des Verkäufers dar, sondern dienen zur Abgabe eines verbindlichen Angebots durch den Kunden.
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indem er dem Kunden eine schriftliche Auftragsbestätigung oder eine Auftragsbestätigung in Textform (Fax oder E-Mail) übermittelt, wobei insoweit der Zugang der Auftragsbestätigung beim Kunden maßgeblich ist, oder
indem er dem Kunden die bestellte Ware liefert, wobei insoweit der Zugang der Ware beim Kunden maßgeblich ist, oder
indem er den Kunden nach Abgabe von dessen Bestellung zur Zahlung auffordert.
Liegen mehrere der vorgenannten Alternativen vor, kommt der Vertrag in dem Zeitpunkt zustande, in dem eine der vorgenannten Alternativen zuerst eintritt. Nimmt der Verkäufer das Angebot des Kunden innerhalb vorgenannter Frist nicht an, so gilt dies als Ablehnung des Angebots mit der Folge, dass der Kunde nicht mehr an seine Willenserklärung gebunden ist.
2.4 Die Frist zur Annahme des Angebots beginnt am Tag nach der Absendung des Angebots durch den Kunden zu laufen und endet mit dem Ablauf des fünften Tages, welcher auf die Absendung des Angebots folgt.
2.5 Bei der Abgabe eines Angebots über das Online-Bestellformular des Verkäufers wird der Vertragstext vom Verkäufer gespeichert und dem Kunden nach Absendung seiner Bestellung nebst den vorliegenden AGB in Textform (z. B. E-Mail, Fax oder Brief) zugeschickt. Zusätzlich wird der Vertragstext bei ZVAB/Abebooks archiviert und kann vom Kunden über sein passwortgeschütztes Nutzerkonto bei ZVAB/Abebooks kostenlos abgerufen werden.
2.6 Bei einer Bestellung über das Online-Bestellformular des Verkäufers kann der Kunde vor verbindlicher Abgabe der Bestellung seine Eingaben laufend über die üblichen Tastatur- und Mausfunktionen korrigieren. Darüber hinaus werden die Eingaben vor der verbindlichen Abgabe der Bestellung noch einmal in einem Bestätigungsfenster angezeigt und können auch dort mittels der üblichen Tastatur- und Mausfunktionen korrigiert werden.
2.7 Für den Vertragsschluss steht die deutsche Sprache zur Verfügung.
2.8 Die Bestellabwicklung und Kontaktaufnahme finden in der Regel per E-Mail und automatisierter Bestellabwicklung statt. Der Kunde hat sicherzustellen, dass die von ihm zur Bestellabwicklung angegebene E-Mail-Adresse zutreffend ist, so dass unter dieser Adresse die vom Verkäufer versandten E-Mails empfangen werden können. Insbesondere hat der Kunde bei dem Einsatz von SPAM-Filtern sicherzustellen, dass alle vom Verkäufer oder von diesem mit der Bestellabwicklung beauftragten Dritten versandten E-Mails zugestellt werden können.
- Widerrufsrecht
3.1 Verbrauchern steht grundsätzlich ein Widerrufsrecht zu.
3.2 Nähere Informationen zum Widerrufsrecht ergeben sich aus der Widerrufsbelehrung des Verkäufers.
- Preise und Zahlungsbedingungen
4.1 Die vom Verkäufer angegebenen Preise sind Gesamtpreise und enthalten die gesetzliche Umsatzsteuer. Gegebenenfalls zusätzlich anfallende Liefer- und Versandkosten werden in der jeweiligen Produktbeschreibung gesondert angegeben.
4.2 Bei Lieferungen in Länder außerhalb der Europäischen Union können im Einzelfall weitere Kosten anfallen, die der Verkäufer nicht zu vertreten hat und die vom Kunden zu tragen sind. Hierzu zählen beispielsweise Kosten für die Geldübermittlung durch Kreditinstitute (z.B. Überweisungsgebühren, Wechselkursgebühren) oder einfuhrrechtliche Abgaben bzw. Steuern (z.B. Zölle). Solche Kosten können in Bezug auf die Geldübermittlung auch dann anfallen, wenn die Lieferung nicht in ein Land außerhalb der Europäischen Union erfolgt, der Kunde die Zahlung aber von einem Land außerhalb der Europäischen Union aus vornimmt.
4.3 Dem Kunden stehen verschiedene Zahlungsmöglichkeiten zur Verfügung, die im ZVAB/Abebooks-Shop des Verkäufers angegeben werden.
4.4 Ist Vorauskasse per Banküberweisung vereinbart, ist die Zahlung sofort nach Vertragsabschluss fällig, sofern die Parteien nichts anderes vereinbart haben.
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- Liefer- und Versandbedingungen
5.1 Die Lieferung von Waren erfolgt auf dem Versandweg an die vom Kunden angegebene Lieferanschrift, sofern nichts anderes vereinbart ist. Bei der Abwicklung der Transaktion ist die in der Bestellabwicklung des Verkäufers angegebene Lieferanschrift maßgeblich.
5.2 Scheitert die Zustellung der Ware aus Gründen, die der Kunde zu vertreten hat, trägt der Kunde die dem Verkäufer hierdurch entstehenden angemessenen Kosten. Dies gilt im Hinblick auf die Kosten für die Hinsendung nicht, wenn der Kunde sein Widerrufsrecht wirksam ausübt. Für die Rücksendekosten gilt bei wirksamer Ausübung des Widerrufsrechts durch den Kunden die in der Widerrufsbelehrung des Verkäufers hierzu getroffene Regelung.
5.3 Der Verkäufer behält sich das Recht vor, im Falle nicht richtiger oder nicht ordnungsgemäßer Selbstbelieferung vom Vertrag zurückzutreten. Dies gilt nur für den Fall, dass die Nichtlieferung nicht vom Verkäufer zu vertreten ist und dieser mit der gebotenen Sorgfalt ein konkretes Deckungsgeschäft mit dem Zulieferer abgeschlossen hat. Der Verkäufer wird alle zumutbaren Anstrengungen unternehmen, um die Ware zu beschaffen. Im Falle der Nichtverfügbarkeit oder der nur teilweisen Verfügbarkeit der Ware wird der Kunde unverzüglich informiert und die Gegenleistung unverzüglich erstattet.
5.4 Selbstabholung ist aus logistischen Gründen nicht möglich.
-
Eigentumsvorbehalt
Tritt der Verkäufer in Vorleistung, behält er sich bis zur vollständigen Bezahlung des geschuldeten Kaufpreises das Eigentum an der gelieferten Ware vor. -
Mängelhaftung
Soweit sich aus den nachfolgenden Regelungen nichts anderes ergibt, gelten die Vorschriften der gesetzlichen Mängelhaftung. Hiervon abweichend gilt bei Verträgen zur Lieferung von Waren:
7.1 Handelt der Kunde als Unternehmer,
hat der Verkäufer die Wahl der Art der Nacherfüllung;
beträgt bei neuen Waren die Verjährungsfrist für Mängelrechte ein Jahr ab Ablieferung der Ware;
sind bei gebrauchten Waren die Mängelrechte ausgeschlossen;
beginnt die Verjährung nicht erneut, wenn im Rahmen der Mängelhaftung eine Ersatzlieferung erfolgt.
7.2 Die vorstehend geregelten Haftungsbeschränkungen und Fristverkürzungen gelten nicht
für Schadensersatz- und Aufwendungsersatzansprüche des Kunden,
für den Fall, dass der Verkäufer den Mangel arglistig verschwiegen hat,
für Waren, die entsprechend ihrer üblichen Verwendungsweise für ein Bauwerk verwendet worden sind und dessen Mangelhaftigkeit verursacht haben,
für eine ggf. bestehende Verpflichtung des Verkäufers zur Bereitstellung von Aktualisierungen für digitale Produkte, bei Verträgen zur Lieferung von Waren mit digitalen Elementen.
7.3 Darüber hinaus gilt für Unternehmer, dass die gesetzlichen Verjährungsfristen für einen ggf. bestehenden gesetzlichen Rückgriffsanspruch unberührt bleiben.
7.4 Handelt der Kunde als Kaufmann i.S.d. § 1 HGB, trifft ihn die kaufmännische Untersuchungs- und Rügepflicht gemäß § 377 HGB. Unterlässt der Kunde die dort geregelten Anzeigepflichten, gilt die Ware als genehmigt.
7.5 Handelt der Kunde als Verbraucher, so wird er gebeten, angelieferte Waren mit offensichtlichen Transportschäden bei dem Zusteller zu reklamieren und den Verkäufer hiervon in Kenntnis zu setzen. Kommt der Kunde dem nicht nach, hat dies keinerlei Auswirkungen auf seine gesetzlichen oder vertraglichen Mängelansprüche.
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Anwendbares Recht
Für sämtliche Rechtsbeziehungen der Parteien gilt das Recht der Bundesrepublik Deutschland unter Ausschluss der Gesetze über den internationalen Kauf beweglicher Waren. Bei Verbrauchern gilt diese Rechtswahl nur insoweit, als nicht der gewährte Schutz durch zwingende Bestimmungen des Rechts des Staates, in dem der Verbraucher seinen gewöhnlichen Aufenthalt hat, entzogen wird. -
Gerichtsstand
Handelt der Kunde als Kaufmann, juristische Person des öffentlichen Rechts oder öffentlich-rechtliches Sondervermögen mit Sitz im Hoheitsgebiet der Bundesrepublik Deutschland, ist ausschließlicher Gerichtsstand für alle Streitigkeiten aus diesem Vertrag der Geschäftssitz des Verkäufers. Hat der Kunde seinen Sitz außerhalb des Hoheitsgebiets der Bundesrepublik Deutschland, so ist der Geschäftssitz des Verkäufers ausschließlicher Gerichtsstand für alle Streitigkeiten aus diesem Vertrag, wenn der Vertrag oder Ansprüche aus dem Vertrag der beruflichen oder gewerblichen Tätigkeit des Kunden zugerechnet werden können. Der Verkäufer ist in den vorstehenden Fällen jedoch in jedem Fall berechtigt, das Gericht am Sitz des Kunden anzurufen. -
Alternative Streitbeilegung
Der Verkäufer ist zur Teilnahme an einem Streitbeilegungsverfahren vor einer Verbraucherschlichtungsstelle weder verpflichtet noch bereit.
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