論文の概要: Rethinking Explaining Graph Neural Networks via Non-parametric Subgraph Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.02780v2
• Date: Wed, 1 Nov 2023 06:35:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 18:34:47.984532
• Title: Rethinking Explaining Graph Neural Networks via Non-parametric Subgraph Matching
• Title（参考訳）: 非パラメトリック部分グラフマッチングによるグラフニューラルネットワークの再考
• Authors: Fang Wu, Siyuan Li, Xurui Jin, Yinghui Jiang, Dragomir Radev, Zhangming Niu, Stan Z. Li
• Abstract要約: そこで我々はMatchExplainerと呼ばれる新しい非パラメトリックな部分グラフマッチングフレームワークを提案し、説明的部分グラフを探索する。 ターゲットグラフと他のインスタンスを結合し、ノードに対応する距離を最小化することで最も重要な結合部分構造を識別する。 合成および実世界のデータセットの実験は、最先端のパラメトリックベースラインをかなりのマージンで上回り、MatchExplainerの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.35685422301613
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The success of graph neural networks (GNNs) provokes the question about explainability: ``Which fraction of the input graph is the most determinant of the prediction?'' Particularly, parametric explainers prevail in existing approaches because of their more robust capability to decipher the black-box (i.e., target GNNs). In this paper, based on the observation that graphs typically share some common motif patterns, we propose a novel non-parametric subgraph matching framework, dubbed MatchExplainer, to explore explanatory subgraphs. It couples the target graph with other counterpart instances and identifies the most crucial joint substructure by minimizing the node corresponding-based distance. Moreover, we note that present graph sampling or node-dropping methods usually suffer from the false positive sampling problem. To alleviate this issue, we designed a new augmentation paradigm named MatchDrop. It takes advantage of MatchExplainer to fix the most informative portion of the graph and merely operates graph augmentations on the rest less informative part. Extensive experiments on synthetic and real-world datasets show the effectiveness of our MatchExplainer by outperforming all state-of-the-art parametric baselines with significant margins. Results also demonstrate that MatchDrop is a general scheme to be equipped with GNNs for enhanced performance. The code is available at: https://github.com/smiles724/MatchExplainer.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(gnns)の成功は、説明可能性に関する疑問を提起する: ‘''入力グラフのどの部分が予測の最も決定性が高いか’' 特にパラメトリックな説明器は、ブラックボックス(すなわちターゲットgnn)を解読するより堅牢な能力があるため、既存のアプローチで採用されている。 本稿では,グラフが共通のモチーフパターンを共有しているという観測に基づいて,matchexplainerと呼ばれる新しい非パラメトリック部分グラフマッチングフレームワークを提案する。 ターゲットグラフと他のインスタンスを結合し、ノードに対応する距離を最小化することで最も重要な結合部分構造を識別する。 さらに,現在のグラフサンプリングやノードドロップ法は,通常,偽陽性サンプリング問題に悩まされる。 この問題を軽減するため、matchdropという新しい拡張パラダイムを設計しました。 MatchExplainerを利用して、グラフの最も情報性の高い部分を修正し、残りの少ない部分でグラフ拡張を単に操作する。 合成および実世界のデータセットに対する大規模な実験は、最先端のパラメトリックベースラインをかなりのマージンで上回り、MatchExplainerの有効性を示す。 また,MatchDropは性能向上のためのGNNを備えた一般的なスキームであることを示す。 コードは、https://github.com/smiles724/MatchExplainer.comで入手できる。

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