以下是几本关于图论在人工智能领域中的重要参考书：

1. 《Graph Theory and Its Applications》(Jonathan L. Gross, Jay Yellen, 2013)：这本书介绍了基本的图论知识和算法，同时讨论了图论在计算机科学、通信、物流、生物学、化学等领域中的应用。

2. 《Networks, Crowds, and Markets: Reasoning About a Highly Connected World》(David Easley, Jon Kleinberg, 2010)：这本书是一本重要的介绍网络科学和图论的书籍，讲述了网络结构、信息传播、博弈论、市场行为等问题，并包括了很多图论算法的应用实例。

3. 《Deep Learning on Graphs: A Comprehensive Survey》(Zonghan Wu, Shirui Pan, Fengwen Chen, Guodong Long, Chengqi Zhang, 2020)：这篇综述文章介绍了图神经网络的发展和应用，包括节点分类、链接预测、图形生成、图形匹配、图形对齐等领域。

4. 《Graph Representation Learning》(William L. Hamilton, Rex Ying, Jure Leskovec, 2020)：这本书是一本重要的关于图表示学习的书籍，介绍了节点表示学习和图表示学习的基本概念、方法和应用实例。

5. 《Graph Algorithms: Practical Examples in Apache Spark and Neo4j》(Mark Needham, Amy E. Hodler, 2019)：这本书介绍了在Apache Spark和Neo4j等框架中的图形算法实现，包括图形搜索、最短路径、社区发现、节点重要性评估等问题。

这些参考书可以帮助读者深入了解图论在人工智能领域中的应用和发展，掌握关键的数学算法和工具，促进人工智能在图形数据处理和分析方面的发展。

上面是ChatGPT的回答，有否专家能够给出更好推荐？