論文の概要: Generating Post-hoc Explanations for Skip-gram-based Node Embeddings by
Identifying Important Nodes with Bridgeness
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12036v1
- Date: Mon, 24 Apr 2023 12:25:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-25 15:04:02.406794
- Title: Generating Post-hoc Explanations for Skip-gram-based Node Embeddings by
Identifying Important Nodes with Bridgeness
- Title（参考訳）: 重要ノードのブリッジネス同定によるスキップグラムに基づくノード埋め込みのポストホック説明の生成
- Authors: Hogun Park and Jennifer Neville
- Abstract要約: 本研究では,Skip-gramをベースとした埋め込みのグローバルな説明は,スペクトルクラスタを意識した局所摂動の下でテキストブリッジ性を計算することによって得られることを示す。
Graph-wGD と呼ばれる新しい勾配に基づく説明法を提案し,学習グラフ埋め込みベクトルのグローバルな説明をより効率的に行えるようにした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.448849238643582
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Node representation learning in a network is an important machine learning
technique for encoding relational information in a continuous vector space
while preserving the inherent properties and structures of the network.
Recently, \textit{unsupervised} node embedding methods such as DeepWalk
\citep{deepwalk}, LINE \citep{line}, struc2vec \citep{struc2vec}, PTE
\citep{pte}, UserItem2vec \citep{wu2020multi}, and RWJBG \citep{li2021random}
have emerged from the Skip-gram model \citep{word2vec} and perform better
performance in several downstream tasks such as node classification and link
prediction than the existing relational models. However, providing post-hoc
explanations of Skip-gram-based embeddings remains a challenging problem
because of the lack of explanation methods and theoretical studies applicable
for embeddings. In this paper, we first show that global explanations to the
Skip-gram-based embeddings can be found by computing \textit{bridgeness} under
a spectral cluster-aware local perturbation. Moreover, a novel gradient-based
explanation method, which we call GRAPH-wGD, is proposed that allows the
top-$q$ global explanations about learned graph embedding vectors more
efficiently. Experiments show that the ranking of nodes by scores using
GRAPH-wGD is highly correlated with true \textit{bridgeness} scores. We also
observe that the top-$q$ node-level explanations selected by GRAPH-wGD have
higher importance scores and produce more changes in class label prediction
when perturbed, compared with the nodes selected by recent alternatives, using
five real-world graphs.
- Abstract（参考訳）: ネットワーク内のノード表現学習は、ネットワーク固有の特性と構造を保持しながら、連続ベクトル空間内の関係情報を符号化する重要な機械学習技術である。
近年、Skip-gramモデルからDeepWalk \citep{deepwalk}, LINE \citep{line}, struc2vec \citep{struc2vec}, PTE \citep{pte}, UserItem2vec \citep{wu2020multi}, RWJBG \citep{li2021random} などのノード埋め込み手法が登場し、ノード分類やリンク予測などの下流タスクにおいて、既存の関係モデルよりも優れたパフォーマンスを実現している。
しかし, 埋込法や理論研究が欠如していることから, 埋込法に関するポストホックな説明は難しい問題である。
本稿では,Skip-gramをベースとした埋め込みのグローバルな説明は,スペクトルクラスタを意識した局所摂動下での演算によって得られることを示す。
さらに,学習グラフ埋め込みベクトルに関するトップ$q$大域的説明をより効率的に行うために,グラフェンwgdと呼ばれる新しいグラデーションベース説明法を提案する。
実験により、graph-wgdを用いたスコアによるノードのランキングは、真の \textit{bridgeness}スコアと高い相関性を示す。
また, Graph-wGD が選択したノードレベルのトップ$q は, 5 つの実世界のグラフを用いて選択したノードと比較して, 乱れ時のクラスラベル予測の精度が高く, また, クラスラベル予測の精度も向上している。
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