論文の概要: DEGREE: Decomposition Based Explanation For Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12895v1
• Date: Mon, 22 May 2023 10:29:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-23 16:52:48.928123
• Title: DEGREE: Decomposition Based Explanation For Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: DEGREE: グラフニューラルネットワークのための分解に基づく説明
• Authors: Qizhang Feng, Ninghao Liu, Fan Yang, Ruixiang Tang, Mengnan Du, Xia Hu
• Abstract要約: 我々は,GNN予測に対する忠実な説明を提供するためにDGREEを提案する。 GNNの情報生成と集約機構を分解することにより、DECREEは入力グラフの特定のコンポーネントのコントリビューションを最終的な予測に追跡することができる。 また,従来の手法で見過ごされるグラフノード間の複雑な相互作用を明らかにするために,サブグラフレベルの解釈アルゴリズムを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.38873296761104
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) are gaining extensive attention for their application in graph data. However, the black-box nature of GNNs prevents users from understanding and trusting the models, thus hampering their applicability. Whereas explaining GNNs remains a challenge, most existing methods fall into approximation based and perturbation based approaches with suffer from faithfulness problems and unnatural artifacts, respectively. To tackle these problems, we propose DEGREE \degree to provide a faithful explanation for GNN predictions. By decomposing the information generation and aggregation mechanism of GNNs, DEGREE allows tracking the contributions of specific components of the input graph to the final prediction. Based on this, we further design a subgraph level interpretation algorithm to reveal complex interactions between graph nodes that are overlooked by previous methods. The efficiency of our algorithm can be further improved by utilizing GNN characteristics. Finally, we conduct quantitative and qualitative experiments on synthetic and real-world datasets to demonstrate the effectiveness of DEGREE on node classification and graph classification tasks.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフデータへの応用に広く注目を集めている。 しかし、GNNのブラックボックスの性質は、ユーザーがモデルの理解と信頼を妨げ、適用性を阻害する。 GNNの説明は依然として課題であるが、既存の手法のほとんどは近似に基づくアプローチと摂動に基づくアプローチに該当する。 これらの問題に対処するため、我々はGNN予測に忠実な説明を提供するためにDGREE \degreeを提案する。 GNNの情報生成と集約機構を分解することにより、DECREEは入力グラフの特定のコンポーネントのコントリビューションを最終的な予測に追跡することができる。 これに基づいて,従来の手法で見過ごされたグラフノード間の複雑な相互作用を明らかにするために,サブグラフレベルの解釈アルゴリズムをさらに設計する。 GNN特性を利用してアルゴリズムの効率をさらに向上することができる。 最後に,DGREEのノード分類とグラフ分類における有効性を示すために,合成および実世界のデータセットに関する定量的および定性的な実験を行った。

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