本书旨在全面回顾异质图表示学习的发展，并介绍前沿研究进展。首先从方法和技术两个角度总结了现有的工作，并介绍了该领域的一些公开资源。然后分类详细介绍了新模型与应用。全书主体内容分为两部分，第1部分重点介绍四种主要的异质图表示学习模型。第2部分介绍了异质图表示学习在现实工业场景中的应用。之后讨论了异质图表示学习未来的研究方向，并总结了本书的内容。本书面向的是对异质图感兴趣的读者，总体来说，本书是为那些希望了解异质图表示学习的基本问题、技术和应用的读者准备的。具体来说，我们希望相关领域的学生、研究人员和工程师都能从本书中得到启发。

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