論文の概要: Counterfactual Explanations for Graph Classification Through the Lenses of Density

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14849v1
• Date: Thu, 27 Jul 2023 13:28:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-28 14:32:05.401150
• Title: Counterfactual Explanations for Graph Classification Through the Lenses of Density
• Title（参考訳）: 密度レンズによるグラフ分類の反事実的説明
• Authors: Carlo Abrate, Giulia Preti, Francesco Bonchi
• Abstract要約: グラフ分類器のインスタンスレベルの反実例記述を生成するための一般密度に基づく反実例探索フレームワークを定義する。 この一般的なフレームワークでは,三角形の開きあるいは閉きによる反実数グラフの探索法と,最大傾きによって駆動される方法の2つの具体的インスタンス化を示す。 提案手法の有効性を7つの脳ネットワークデータセットで評価し, 広く利用されている指標に基づいて生成した偽事実を比較検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.53018353016675
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Counterfactual examples have emerged as an effective approach to produce simple and understandable post-hoc explanations. In the context of graph classification, previous work has focused on generating counterfactual explanations by manipulating the most elementary units of a graph, i.e., removing an existing edge, or adding a non-existing one. In this paper, we claim that such language of explanation might be too fine-grained, and turn our attention to some of the main characterizing features of real-world complex networks, such as the tendency to close triangles, the existence of recurring motifs, and the organization into dense modules. We thus define a general density-based counterfactual search framework to generate instance-level counterfactual explanations for graph classifiers, which can be instantiated with different notions of dense substructures. In particular, we show two specific instantiations of this general framework: a method that searches for counterfactual graphs by opening or closing triangles, and a method driven by maximal cliques. We also discuss how the general method can be instantiated to exploit any other notion of dense substructures, including, for instance, a given taxonomy of nodes. We evaluate the effectiveness of our approaches in 7 brain network datasets and compare the counterfactual statements generated according to several widely-used metrics. Results confirm that adopting a semantic-relevant unit of change like density is essential to define versatile and interpretable counterfactual explanation methods.
• Abstract（参考訳）: カウンターファクトな例は、単純で理解可能なポストホックな説明を生み出す効果的なアプローチとして現れてきた。 グラフ分類の文脈において、以前の研究は、グラフの最も基本的な単位、すなわち既存の辺を取り除いたり、既存の辺を追加したりすることで、反事実的な説明を作ることに重点を置いてきた。 本稿では,このような説明言語がきめ細かすぎると仮定し,三角形を閉じる傾向,モチーフの存在,組織を密集したモジュールにすることなど,現実世界の複雑なネットワークの主な特徴に注意を向ける。 そこで我々は,グラフ分類器のインスタンスレベルの対実的説明を生成するための一般密度に基づく対実的検索フレームワークを定義した。 特に、この一般的なフレームワークの2つの特異なインスタンス化を示す: 三角形の開閉による反ファクトグラフの探索法と、最大傾きによって駆動される方法である。 また、ノードの特定の分類を含む高密度なサブストラクチャの他の概念を利用するために、一般手法をインスタンス化する方法についても論じる。 提案手法の有効性を7つの脳ネットワークデータセットで評価し, 広く利用されている指標に基づいて生成した反事実文を比較した。 その結果,多目的かつ解釈可能な反事実的説明法を定義するためには,密度のような意味的関係のある変化の単位を採用することが不可欠であることが確認された。

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