論文の概要: Survey on Trustworthy Graph Neural Networks: From A Causal Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12477v1
- Date: Tue, 19 Dec 2023 13:26:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-21 18:27:42.069350
- Title: Survey on Trustworthy Graph Neural Networks: From A Causal Perspective
- Title（参考訳）: 信頼できるグラフニューラルネットワークに関する調査 : 因果的視点から
- Authors: Wenzhao Jiang, Hao Liu and Hui Xiong
- Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、強力な表現学習ツールとして登場した。
GNNは信頼度に深刻な懸念を抱いている。
因果学習技術をGNNに統合することは、多くの画期的な研究を引き起こした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.35596993740845
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have emerged as powerful representation learning
tools for capturing complex dependencies within diverse graph-structured data.
Despite their success in a wide range of graph mining tasks, GNNs have raised
serious concerns regarding their trustworthiness, including susceptibility to
distribution shift, biases towards certain populations, and lack of
explainability. Recently, integrating causal learning techniques into GNNs has
sparked numerous ground-breaking studies since most of the trustworthiness
issues can be alleviated by capturing the underlying data causality rather than
superficial correlations. In this survey, we provide a comprehensive review of
recent research efforts on causality-inspired GNNs. Specifically, we first
present the key trustworthy risks of existing GNN models through the lens of
causality. Moreover, we introduce a taxonomy of Causality-Inspired GNNs
(CIGNNs) based on the type of causal learning capability they are equipped
with, i.e., causal reasoning and causal representation learning. Besides, we
systematically discuss typical methods within each category and demonstrate how
they mitigate trustworthiness risks. Finally, we summarize useful resources and
discuss several future directions, hoping to shed light on new research
opportunities in this emerging field. The representative papers, along with
open-source data and codes, are available in
https://github.com/usail-hkust/Causality-Inspired-GNNs.
- Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまなグラフ構造化データ内の複雑な依存関係をキャプチャする強力な表現学習ツールとして登場した。
幅広いグラフマイニングタスクの成功にもかかわらず、GNNは、分布シフトへの感受性、特定の人口への偏見、説明可能性の欠如など、彼らの信頼性に関する深刻な懸念を提起している。
最近のgnnへの因果学習技術の統合は、表面的な相関ではなく、基礎となるデータ因果関係を捉えることで、信頼性の問題の大半を軽減できるため、多くの画期的な研究のきっかけとなっている。
本調査では、因果性に着想を得たGNNに関する最近の研究成果を概観する。
具体的には、まず、因果関係のレンズを通して既存のGNNモデルの重要なリスクを提示する。
さらに,因果的推論と因果的表現学習という,それらが備える因果的学習能力のタイプに基づいて,因果性にインスパイアされたGNN(CIGNN)の分類を導入する。
さらに,各カテゴリの典型的な手法を体系的に議論し,信頼性リスクの軽減方法を示す。
最後に, 有用な資源を要約し, 今後の方向性を議論し, 新興分野における新たな研究の機会を浮き彫りにしたい。
代表論文はオープンソースデータとコードとともにhttps://github.com/usail-hkust/Causality-Inspired-GNNsで公開されている。
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