Graph Neural Networks: Essentials and Use Cases
Language: English
Published by Springer Jul 2026, 2026
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. 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 verticalsand how they complement advances in generative, agentic, and physical AIthis 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 datacomplex 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 nodes local neighborhood by aggregating information from adjacent nodes, updating the nodes 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.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 440 pp. Englisch.…
Seller Inventory # 9783031885402
- Title
- Graph Neural Networks: Essentials and Use Cases
- Author
- Pethuru Raj Chelliah
- Publisher
- Springer Jul 2026
- Publication year
- 2026
- Condition
- Neu
- Binding
- Taschenbuch
- Language
- English
- ISBN 10
- 3031885406
- ISBN 13
- 9783031885402
- Item weight
- 663 grams
- Dimensions
- 235x155x24 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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-
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Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, haben wir Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschließlich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zusätzlichen Kosten, die sich daraus ergeben, dass Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene, günstigste Standardlieferung gewählt haben), unverzüglich und spätestens binnen 14 Tagen ab dem Tag zurückzuzahlen, an dem die Mitteilung über Ihren Widerruf dieses Vertrags bei uns eingegangen ist. Für diese Rückzahlung verwenden wir dasselbe Zahlungsmittel, das Sie bei der ursprünglichen Transaktion eingesetzt haben, es sei denn, mit Ihnen wurde ausdrücklich etwas anderes vereinbart; in keinem Fall werden Ihnen wegen dieser Rückzahlung Entgelte berechnet.
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Sie haben die Waren unverzüglich und in jedem Fall spätestens binnen 14 Tagen ab dem Tag, an dem Sie uns über den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an uns zurückzusenden oder zu übergeben. Die Frist ist gewahrt, wenn Sie die Waren vor Ablauf der Frist von 14 Tagen absenden.
Sie tragen die unmittelbaren Kosten der Rücksendung der Waren.
Sie müssen für einen etwaigen Wertverlust der Waren nur aufkommen, wenn dieser Wertverlust auf einen zur Prüfung der Beschaffenheit, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren nicht notwendigen Umgang mit ihnen zurückzuführen ist.
Ausschluss- bzw. Erlöschensgründe
Das Widerrufsrecht besteht nicht bei Verträgen
- zur Lieferung von Waren, die nicht vorgefertigt sind und für deren Herstellung eine individuelle Auswahl oder Bestimmung durch den Verbraucher maßgeblich ist oder die eindeutig auf die persönlichen Bedürfnisse des Verbrauchers zugeschnitten sind;
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Das Widerrufsrecht erlischt vorzeitig bei Verträgen
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- zur Lieferung von Waren, wenn diese nach der Lieferung aufgrund ihrer Beschaffenheit untrennbar mit anderen Gütern vermischt wurden;
- zur Lieferung von Ton- oder Videoaufnahmen oder Computersoftware in einer versiegelten Packung, wenn die Versiegelung nach der Lieferung entfernt wurde.
Muster-Widerrufsformular
(Wenn Sie den Vertrag widerrufen wollen, dann füllen Sie bitte dieses Formular aus und senden Sie es zurück.)
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An Thorsten Retsch, Oberölschnitz 16, 95517 Emtmannsberg, E-Mail-Adresse: mimpf2000@online.de :
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Hiermit widerrufe(n) ich/ wir () den von mir/ uns () abgeschlossenen Vertrag über den Kauf der folgenden Waren ()/
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Name des/ der Verbraucher(s)
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Anschrift des/ der Verbraucher(s)
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Unterschrift des/ der Verbraucher(s) (nur bei Mitteilung auf Papier)
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Datum
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Allgemeine Geschäftsbedingungen und Kundeninformationen/Datenschutzerklärung
I. Allgemeine Geschäftsbedingungen
§ 1 Grundlegende Bestimmungen
(1) Die nachstehenden Geschäftsbedingungen gelten für Verträge, die Sie mit uns als Anbieter (Thorsten Retsch) über die Internetplattformen AbeBooks und/oder ZVAB schließen. Soweit nicht anders vereinbart, wird der Einbeziehung gegebenenfalls von Ihnen verwendeter eigener Bedingungen widersprochen.
(2) Verbraucher im Sinne der nachstehenden Regelungen ist jede natürliche Person, die ein Rechtsgeschäft zu Zwecken abschließt, die überwiegend weder ihrer gewerblichen noch ihrer selbständigen beruflichen Tätigkeit zugerechnet werden kann. Unternehmer ist jede natürliche oder juristische Person oder eine rechtsfähige Personengesellschaft, die bei Abschluss eines Rechtsgeschäfts in Ausübung ihrer selbständigen beruflichen oder gewerblichen Tätigkeit handelt.
§ 2 Zustandekommen des Vertrages
(1) Gegenstand des Vertrages ist der Verkauf von Waren .
(2) Wird ein Artikel von uns bei AbeBooks oder ZVAB eingestellt, liegt in der Freischaltung der Angebotsseite bei AbeBooks oder ZVAB das verbindliche Angebot zum Abschluss eines Vertrages zu den in der Artikelseite enthaltenen Bedingungen.
(3) Der Vertrag kommt über das Online-Warenkorbsystem wie folgt zustande:
Die zum Kauf beabsichtigten Waren werden im "Warenkorb" abgelegt. Über die entsprechende Schaltfläche in der Navigationsleiste können Sie den "Warenkorb" aufrufen und dort jederzeit Änderungen vornehmen.
Nach Aufrufen der Seite "Kasse" und der Eingabe der persönlichen Daten sowie der Zahlungs- und Versandbedingungen werden abschließend nochmals alle Bestelldaten auf der Bestellübersichtsseite angezeigt.
Vor Absenden der Bestellung haben Sie die Möglichkeit, hier sämtliche Angaben nochmals zu überprüfen, zu ändern (auch über die Funktion "zurück" des Internetbrowsers) bzw. den Kauf abzubrechen.
Mit dem Absenden der Bestellung über die Schaltfläche "Jetzt kaufen" erklären Sie rechtsverbindlich die Annahme des Angebotes, wodurch der Vertrag zustande kommt.
(4) Die Abwicklung der Bestellung und Übermittlung aller im Zusammenhang mit dem Vertragsschluss erforderlichen Informationen erfolgt per E-Mail zum Teil automatisiert. Sie haben deshalb sicherzustellen, dass die von Ihnen bei uns hinterlegte E-Mail-Adresse zutreffend ist, der Empfang der E-Mails technisch sichergestellt und insbesondere nicht durch SPAM-Filter verhindert wird.
§ 3 Zurückbehaltungsrecht, Eigentumsvorbehalt
(1) Ein Zurückbehaltungsrecht können Sie nur ausüben, soweit es sich um Forderungen aus demselben Vertragsverhältnis handelt.
(2) Die Ware bleibt bis zur vollständigen Zahlung des Kaufpreises unser Eigentum.
§ 4 Gewährleistung
(1) Es bestehen die gesetzlichen Mängelhaftungsrechte.
(2) Soweit Sie vor Abgabe der Vertragserklärung durch uns darüber in Kenntnis gesetzt werden und dies ausdrücklich und gesondert vereinbart wurde, beträgt die Verjährungsfrist für Mängelansprüche bei gebrauchten Waren ein Jahr ab Ablieferung der Ware. Die vorstehende Einschränkung gilt nicht:
- für uns zurechenbare schuldhaft verursachte Schäden aus der Verletzung des Lebens, des Körpers oder der Gesundheit und bei vorsätzlich oder grob fahrlässig verursachten sonstigen Schäden;
- soweit wir den Mangel arglistig verschwiegen oder eine Garantie für die Beschaffenheit der Ware übernommen haben.
(3) Als Verbraucher werden Sie gebeten, die Ware bei Lieferung umgehend auf Vollständigkeit, offensichtliche Mängel und Transportschäden zu überprüfen und uns sowie dem Spediteur Beanstandungen schnellstmöglich mitzuteilen. Kommen Sie dem nicht nach, hat dies keine Auswirkung auf Ihre gesetzlichen Gewährleistungsansprüche.
(4) Soweit ein Merkmal der Ware von den objektiven Anforderungen abweicht, gilt die Abweichung nur dann als vereinbart, wenn Sie vor Abgabe der Vertragserklärung durch uns über selbige in Kenntnis gesetzt wurden und die Abweichung ausdrücklich und gesondert zwischen den Vertragsparteien vereinbart wurde.
§ 5 Rechtswahl
(1) Es gilt deutsches Recht. Bei Verbrauchern gilt diese Rechtswahl nur, soweit hierdurch der durch zwingende Bestimmungen des Rechts des Staates des gewöhnlichen Aufenthaltes des Verbrauchers gewährte Schutz nicht entzogen wird (Günstigkeitsprinzip).
(2) Die Bestimmungen des UN-Kaufrechts finden ausdrücklich keine Anwendung.
II. Kundeninformationen
- Identität des Verkäufers
Thorsten Retsch
Oberölschnitz 16
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Deutschland
Telefon: 092092023188
E-Mail: order@buchversandmimpf2000.de
Wir sind nicht bereit und nicht verpflichtet, an Streitbeilegungsverfahren vor Verbraucherschlichtungsstellen teilzunehmen.
- Informationen zum Zustandekommen des Vertrages
Die technischen Schritte zum Vertragsschluss, der Vertragsschluss selbst und die Korrekturmöglichkeiten erfolgen nach Maßgabe der Regelungen "Zustandekommen des Vertrages" unserer Allgemeinen Geschäftsbedingungen (Teil I.).
- Vertragssprache, Vertragstextspeicherung
3.1. Vertragssprache ist deutsch .
3.2. Der vollständige Vertragstext wird von uns nicht gespeichert. Vor Absenden der Bestellung können die Vertragsdaten über die Druckfunktion des Browsers ausgedruckt oder elektronisch gesichert werden. Nach Zugang der Bestellung bei uns werden die Bestelldaten, die gesetzlich vorgeschriebenen Informationen bei Fernabsatzverträgen und die Allgemeinen Geschäftsbedingungen nochmals per E-Mail an Sie übersandt.
- Wesentliche Merkmale der Ware oder Dienstleistung
Die wesentlichen Merkmale der Ware und/oder Dienstleistung finden sich im jeweiligen Angebot.
- Preise und Zahlungsmodalitäten
5.1. Die in den jeweiligen Angeboten angeführten Preise sowie die Versandkosten stellen Gesamtpreise dar. Sie beinhalten alle Preisbestandteile einschließlich aller anfallenden Steuern.
5.2. Die anfallenden Versandkosten sind nicht im Kaufpreis enthalten. Sie sind über eine entsprechend bezeichnete Schaltfläche auf unserer Internetpräsenz oder im jeweiligen Angebot aufrufbar, werden im Laufe des Bestellvorganges gesondert ausgewiesen und sind von Ihnen zusätzlich zu tragen, soweit nicht die versandkostenfreie Lieferung zugesagt ist.
5.3. Erfolgt die Lieferung in Länder außerhalb der Europäischen Union können von uns nicht zu vertretende weitere Kosten anfallen, wie z.B. Zölle, Steuern oder Geldübermittlungsgebühren (Überweisungs- oder Wechselkursgebühren der Kreditinstitute), die von Ihnen zu tragen sind.
5.4. Entstandene Kosten der Geldübermittlung (Überweisungs- oder Wechselkursgebühren der Kreditinstitute) sind von Ihnen in den Fällen zu tragen, in denen die Lieferung in einen EU-Mitgliedsstaat erfolgt, die Zahlung aber außerhalb der Europäischen Union veranlasst wurde.
5.5. Die Ihnen zur Verfügung stehenden Zahlungsarten sind unter einer entsprechend bezeichneten Schaltfläche auf unserer Internetpräsenz oder im jeweiligen Angebot ausgewiesen.
5.6. Soweit bei den einzelnen Zahlungsarten nicht anders angegeben, sind die Zahlungsansprüche aus dem geschlossenen Vertrag sofort zur Zahlung fällig.
- Lieferbedingungen
6.1. Die Lieferbedingungen, der Liefertermin sowie gegebenenfalls bestehende Lieferbeschränkungen finden sich unter einer entsprechend bezeichneten Schaltfläche auf unserer Internetpräsenz oder im jeweiligen Angebot.
Soweit im jeweiligen Angebot oder unter der entsprechend bezeichneten Schaltfläche keine andere Frist angegeben ist, erfolgt die Lieferung der Ware innerhalb von 3-5 Tagen nach Vertragsschluss (bei vereinbarter Vorauszahlung jedoch erst nach dem Zeitpunkt Ihrer Zahlungsanweisung).
6.2. Soweit Sie Verbraucher sind, ist gesetzlich geregelt, dass die Gefahr des zufälligen Untergangs und der zufälligen Verschlechterung der verkauften Sache während der Versendung erst mit der Übergabe der Ware an Sie übergeht, unabhängig davon, ob die Versendung versichert oder unversichert erfolgt. Dies gilt nicht, wenn Sie eigenständig ein nicht vom Unternehmer benanntes Transportunternehmen oder eine sonst zur Ausführung der Versendung bestimmte Person beauftragt haben.
- Gesetzliches Mängelhaftungsrecht
Die Mängelhaftung richtet sich nach der Regelung "Gewährleistung" in unseren Allgemeinen Geschäftsbedingungen (Teil I).
letzte Aktualisierung: 22.10.2024
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letzte Aktualisierung: 22.10.2024
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