論文の概要: Explaining Graph-level Predictions with Communication Structure-Aware Cooperative Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.12380v1
• Date: Fri, 28 Jan 2022 19:19:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-01 16:56:41.331236
• Title: Explaining Graph-level Predictions with Communication Structure-Aware Cooperative Games
• Title（参考訳）: コミュニケーション構造を考慮した協調ゲームによるグラフレベルの予測
• Authors: Shichang Zhang, Neil Shah, Yozen Liu, Yizhou Sun
• Abstract要約: グラフ説明におけるShapley値の妥当性を再検討し、グラフレベルの予測において最も重要な部分グラフと構成ノードを特定する。 本稿では、重要なグラフ構造情報を活用して説明を改善するグラフ構造対応eXplanation(GStarX)法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.9203376697204
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Explaining predictions made by machine learning models is important and have attracted an increased interest. The Shapley value from cooperative game theory has been proposed as a prime approach to compute feature importances towards predictions, especially for images, text, tabular data, and recently graph neural networks (GNNs) on graphs. In this work, we revisit the appropriateness of the Shapley value for graph explanation, where the task is to identify the most important subgraph and constituent nodes for graph-level predictions. We purport that the Shapley value is a no-ideal choice for graph data because it is by definition not structure-aware. We propose a Graph Structure-aware eXplanation (GStarX) method to leverage the critical graph structure information to improve the explanation. Specifically, we propose a scoring function based on a new structure-aware value from the cooperative game theory called the HN value. When used to score node importance, the HN value utilizes graph structures to attribute cooperation surplus between neighbor nodes, resembling message passing in GNNs, so that node importance scores reflect not only the node feature importance, but also the structural roles. We demonstrate that GstarX produces qualitatively more intuitive explanations, and quantitatively improves over strong baselines on chemical graph property prediction and text graph sentiment classification.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルによる予測を説明することが重要であり、興味を惹きつけている。 協調ゲーム理論のShapley値は、特に画像、テキスト、表データ、および最近のグラフ上のグラフニューラルネットワーク(GNN)において、予測に対する特徴的重要性を計算するための主要なアプローチとして提案されている。 本研究では,グラフ記述におけるShapley値の妥当性を再検討し,グラフレベルの予測において最も重要な部分グラフと構成ノードを特定する。 我々は、Shapley値がグラフデータに対する非理想的な選択であると仮定する。 本稿では、重要なグラフ構造情報を利用して説明を改善するグラフ構造対応eXplanation(GStarX)法を提案する。 具体的には,HN値と呼ばれる協調ゲーム理論から,新たな構造認識値に基づくスコアリング関数を提案する。 ノードの重要性を評価する場合、HN値はグラフ構造を利用して、GNNのメッセージパッシングに似た近隣ノード間の協調余剰を属性とし、ノードの重要度スコアはノードの特徴の重要性だけでなく構造的役割も反映する。 我々はGstarXが定性的に直感的に説明し、化学グラフ特性予測とテキストグラフの感情分類に基づく強いベースラインを定量的に改善することを示した。

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