本書全面介紹了圖神經網路的各個方面，包括基礎理論、前沿問題，以及模型算法和實際應用。
全書共分為四部分，27章。首部分為引言，探討了機器學習的效率與資料在特徵空間中的表示方法的關係，並著重於圖表示學習的目標與方法。
第二部分討論了圖神經網路的基礎問題，包括表現能力、可擴展性、可解釋性和對抗堅固性等問題，並強調了圖神經網路所面對的獨特挑戰。
第三部分則著重於前沿問題，包括圖分類、連接預測、圖生成、圖轉換、圖匹配、圖結構學習、動態圖神經網路、異質圖神經網路、自動機器學習和自監督學習等領域的現狀和未來趨勢。
最後一部分則廣泛討論了圖神經網路在現代推薦系統、計算機視覺、自然語言處理、程序分析、藥物開發等領域的應用。