Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Explainer for Temporal Graph Neural Networks

論文の概要: An Explainer for Temporal Graph Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00807v1
Date: Fri, 2 Sep 2022 04:12:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-05 12:38:14.795557
Title: An Explainer for Temporal Graph Neural Networks
Title（参考訳）: 時間グラフニューラルネットワークのための説明器
Authors: Wenchong He, Minh N. Vu, Zhe Jiang, My T. Thai
Abstract要約: 時空間グラフニューラルネットワーク(TGNN)は、時間発展するグラフ関連タスクのモデリングに広く用いられている。本稿では,TGNNモデルのための新しい説明フレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 27.393641343203363
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Temporal graph neural networks (TGNNs) have been widely used for modeling time-evolving graph-related tasks due to their ability to capture both graph topology dependency and non-linear temporal dynamic. The explanation of TGNNs is of vital importance for a transparent and trustworthy model. However, the complex topology structure and temporal dependency make explaining TGNN models very challenging. In this paper, we propose a novel explainer framework for TGNN models. Given a time series on a graph to be explained, the framework can identify dominant explanations in the form of a probabilistic graphical model in a time period. Case studies on the transportation domain demonstrate that the proposed approach can discover dynamic dependency structures in a road network for a time period.
Abstract（参考訳）: 時間的グラフニューラルネットワーク(TGNN)は、グラフトポロジ依存と非線形時間的ダイナミクスの両方をキャプチャできるため、時間発展的なグラフ関連タスクのモデル化に広く利用されている。 TGNNの説明は透明で信頼できるモデルにとって極めて重要である。しかし、複雑なトポロジ構造と時間依存性により、TGNNモデルの説明は非常に困難である。本稿では,TGNNモデルのための新しい説明フレームワークを提案する。説明すべきグラフの時系列が与えられると、フレームワークは時間内に確率的グラフィカルモデルという形で支配的な説明を識別することができる。交通分野のケーススタディでは, 提案手法が道路網内の動的依存構造を一定期間発見できることが示されている。

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