論文の概要: CoDy: Counterfactual Explainers for Dynamic Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16846v2
• Date: Tue, 08 Jul 2025 13:36:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-09 16:34:36.339905
• Title: CoDy: Counterfactual Explainers for Dynamic Graphs
• Title（参考訳）: CoDy: 動的グラフの事実上の説明
• Authors: Zhan Qu, Daniel Gomm, Michael Färber,
• Abstract要約: CoDy(CoDy, Counterfactual Explainer for Dynamic Graphs)は、モデルに依存しない、インスタンスレベルの説明手法である。 CoDyはモンテカルロ木探索と選択ポリシーを組み合わせた探索アルゴリズムを採用し、潜在的説明部分グラフの広大な探索空間を効率的に探索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.74636407144071
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Temporal Graph Neural Networks (TGNNs) are widely used to model dynamic systems where relationships and features evolve over time. Although TGNNs demonstrate strong predictive capabilities in these domains, their complex architectures pose significant challenges for explainability. Counterfactual explanation methods provide a promising solution by illustrating how modifications to input graphs can influence model predictions. To address this challenge, we present CoDy, Counterfactual Explainer for Dynamic Graphs, a model-agnostic, instance-level explanation approach that identifies counterfactual subgraphs to interpret TGNN predictions. CoDy employs a search algorithm that combines Monte Carlo Tree Search with heuristic selection policies, efficiently exploring a vast search space of potential explanatory subgraphs by leveraging spatial, temporal, and local event impact information. Extensive experiments against state-of-the-art factual and counterfactual baselines demonstrate CoDy's effectiveness, with improvements of 16% in AUFSC+ over the strongest baseline.
• Abstract（参考訳）: 時間的グラフニューラルネットワーク(TGNN)は、時間とともに関係や特徴が進化する動的システムのモデル化に広く利用されている。 TGNNはこれらの領域で強力な予測能力を示すが、その複雑なアーキテクチャは説明可能性に重大な課題をもたらす。 因果的説明法は、入力グラフへの修正がモデル予測にどのように影響するかを説明することによって、有望な解決策を提供する。 この課題に対処するために、モデルに依存しないインスタンスレベルの説明手法であるDynamic Graphs用のCoDyを提案する。 CoDyはモンテカルロ木探索とヒューリスティック選択ポリシーを組み合わせた探索アルゴリズムを採用し、空間的、時間的、局所的な事象の影響情報を活用することによって、潜在的説明部分グラフの広大な探索空間を効率的に探索する。 最先端の事実と反事実のベースラインに対する大規模な実験は、最強のベースラインよりも16%のAUFSC+の改善でCoDyの有効性を示している。

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