网络图的表征能力异常强大，它能够对事物之间任意类型的相互作用关系进行建模，因此网络图数据在生物信息、交通网络、科研合作、万维网和社交网络等领域的一系列实际场景中随处可见。图数据挖掘用于从图数据中发现有用的信息和知识。

然而，网络中节点和链路及其半结构形式的复杂性在各种计算任务，如节点分类、链路预测和图分类等方面提出了挑战。在这一背景下，研究人员最近提出了各种前沿的图机器学习算法，包括图嵌入和图神经网络，显著地提升了图数据挖掘的性能。

《图数据挖掘：算法、安全与应用》提供了对图数据挖掘方法的**评述，在此基础上引申出一个前沿课题，即图数据挖掘的安全性问题，并介绍了一系列检测方法来识别图数据中的对抗样本。

此外，它向读者介绍了图数据增强和子图网络以进一步增强模型，即提高其准确性和鲁棒性。最后，本书描述了这些前沿算法在各种场景中的应用，例如交通网络、社交和技术网络以及区块链交易网络等。

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