論文の概要: A Survey of Explainable Graph Neural Networks: Taxonomy and Evaluation Metrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12599v2
• Date: Tue, 23 May 2023 03:32:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 01:41:40.599960
• Title: A Survey of Explainable Graph Neural Networks: Taxonomy and Evaluation Metrics
• Title（参考訳）: 説明可能なグラフニューラルネットワークに関する調査 : 分類と評価指標
• Authors: Yiqiao Li and Jianlong Zhou and Sunny Verma and Fang Chen
• Abstract要約: 本稿では,説明可能なグラフニューラルネットワークに着目し,説明可能な手法を用いて分類する。 我々は,GNNの解説に共通する性能指標を提供し,今後の研究の方向性を指摘する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.795591344648294
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) have demonstrated a significant boost in prediction performance on graph data. At the same time, the predictions made by these models are often hard to interpret. In that regard, many efforts have been made to explain the prediction mechanisms of these models from perspectives such as GNNExplainer, XGNN and PGExplainer. Although such works present systematic frameworks to interpret GNNs, a holistic review for explainable GNNs is unavailable. In this survey, we present a comprehensive review of explainability techniques developed for GNNs. We focus on explainable graph neural networks and categorize them based on the use of explainable methods. We further provide the common performance metrics for GNNs explanations and point out several future research directions.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフデータ上での予測性能を著しく向上させた。 同時に、これらのモデルによってなされる予測は、しばしば解釈が難しい。 その点に関して、GNNExplainer、XGNN、PGExplainerといった視点から、これらのモデルの予測メカニズムを説明するために多くの取り組みがなされている。 このような研究は、GNNを解釈するための体系的なフレームワークを提供するが、説明可能なGNNの総合的なレビューは利用できない。 本稿では,GNN向けに開発された説明可能性技術について概説する。 本稿では,説明可能なグラフニューラルネットワークに着目し,説明可能な手法を用いて分類する。 さらに、GNNの説明に共通のパフォーマンス指標を提供し、今後の研究の方向性を指摘する。

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