本书系统阐述了基于图神经网络与图对比学习的推荐系统前沿技术。全书共15章，涵盖注意力感知时序异构图网络、关系感知异构图网络、注意力感知图对比学习等基础方法，并深入探讨扩散增强、语义转换、多模态层次对比等创新技术在多行为推荐、多媒体推荐等场景的应用。本书特点在于理论创新与实践结合紧密，每章均提出新型算法模型，并通过消融实验与性能对比验证有效性。内容兼具时序动态建模、异构图处理、去噪优化等关键技术要点。

本书内容紧密结合前沿技术，理论严谨，实践性强，适合人工智能、数据科学领域的研究人员、工程师及高年级本科生和研究生阅读参考。