論文の概要: DyExplainer: Explainable Dynamic Graph Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16375v1
- Date: Wed, 25 Oct 2023 05:26:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-26 16:39:11.268220
- Title: DyExplainer: Explainable Dynamic Graph Neural Networks
- Title（参考訳）: DyExplainer: 説明可能な動的グラフニューラルネットワーク
- Authors: Tianchun Wang, Dongsheng Luo, Wei Cheng, Haifeng Chen, Xiang Zhang
- Abstract要約: 我々は,動的グラフニューラルネットワーク(GNN)を高速に説明するための新しいアプローチであるDyExplainerを提案する。
DyExplainerは動的なGNNバックボーンをトレーニングし、各スナップショットでグラフの表現を抽出する。
また,事前指導型正規化を実現するために,コントラスト学習技術によるアプローチも強化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.16783248212211
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) resurge as a trending research subject owing to
their impressive ability to capture representations from graph-structured data.
However, the black-box nature of GNNs presents a significant challenge in terms
of comprehending and trusting these models, thereby limiting their practical
applications in mission-critical scenarios. Although there has been substantial
progress in the field of explaining GNNs in recent years, the majority of these
studies are centered on static graphs, leaving the explanation of dynamic GNNs
largely unexplored. Dynamic GNNs, with their ever-evolving graph structures,
pose a unique challenge and require additional efforts to effectively capture
temporal dependencies and structural relationships. To address this challenge,
we present DyExplainer, a novel approach to explaining dynamic GNNs on the fly.
DyExplainer trains a dynamic GNN backbone to extract representations of the
graph at each snapshot, while simultaneously exploring structural relationships
and temporal dependencies through a sparse attention technique. To preserve the
desired properties of the explanation, such as structural consistency and
temporal continuity, we augment our approach with contrastive learning
techniques to provide priori-guided regularization. To model longer-term
temporal dependencies, we develop a buffer-based live-updating scheme for
training. The results of our extensive experiments on various datasets
demonstrate the superiority of DyExplainer, not only providing faithful
explainability of the model predictions but also significantly improving the
model prediction accuracy, as evidenced in the link prediction task.
- Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(gnns)は、グラフ構造化データから表現をキャプチャする素晴らしい能力によって、トレンド研究の対象として復活する。
しかしながら、GNNのブラックボックスの性質は、これらのモデルの理解と信頼性において重要な課題を示し、ミッションクリティカルなシナリオにおける実践的応用を制限する。
近年、GNNの説明の分野ではかなりの進歩があったが、これらの研究の大部分は静的グラフを中心にしており、動的GNNの説明はほとんど探索されていない。
進化を続けるグラフ構造を持つ動的gnnは、独特な課題をもたらし、時間的依存関係と構造的関係を効果的に捉えるために追加の努力を必要とする。
この課題に対処するために,動的GNNを高速で説明するための新しいアプローチであるDyExplainerを提案する。
DyExplainerは動的なGNNバックボーンをトレーニングし、スナップショット毎にグラフの表現を抽出すると同時に、スパースアテンションテクニックを通じて構造的関係と時間的依存関係を同時に探索する。
構造的整合性や時間的連続性といった説明の望ましい性質を維持するため,我々は,事前誘導正規化を実現するために,コントラスト学習技術を用いてアプローチを強化する。
長期の時間依存性をモデル化するために,バッファベースのトレーニング用ライブ更新方式を開発した。
様々なデータセットを用いた広範な実験の結果,モデル予測の忠実な説明性だけでなく,リンク予測タスクで証明されたモデル予測精度も大幅に向上した。
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