論文の概要: Explaining Graph Neural Networks via Structure-aware Interaction Index

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14352v1
• Date: Thu, 23 May 2024 09:24:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 17:54:56.006854
• Title: Explaining Graph Neural Networks via Structure-aware Interaction Index
• Title（参考訳）: 構造認識相互作用指標によるグラフニューラルネットワークの解説
• Authors: Ngoc Bui, Hieu Trung Nguyen, Viet Anh Nguyen, Rex Ying,
• Abstract要約: 本稿では,グラフ構造を内部化してノード値とノード間の相互作用値に寄与させるMyerson-Taylor相互作用指標を提案する。 そこで我々は,MAGE (Myerson-Taylor Structure-Aware Graph Explainer) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.64611111926963
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Shapley value is a prominent tool for interpreting black-box machine learning models thanks to its strong theoretical foundation. However, for models with structured inputs, such as graph neural networks, existing Shapley-based explainability approaches either focus solely on node-wise importance or neglect the graph structure when perturbing the input instance. This paper introduces the Myerson-Taylor interaction index that internalizes the graph structure into attributing the node values and the interaction values among nodes. Unlike the Shapley-based methods, the Myerson-Taylor index decomposes coalitions into components satisfying a pre-chosen connectivity criterion. We prove that the Myerson-Taylor index is the unique one that satisfies a system of five natural axioms accounting for graph structure and high-order interaction among nodes. Leveraging these properties, we propose Myerson-Taylor Structure-Aware Graph Explainer (MAGE), a novel explainer that uses the second-order Myerson-Taylor index to identify the most important motifs influencing the model prediction, both positively and negatively. Extensive experiments on various graph datasets and models demonstrate that our method consistently provides superior subgraph explanations compared to state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: Shapleyの価値は、その強力な理論的基盤のおかげで、ブラックボックス機械学習モデルを解釈するための顕著なツールである。 しかしながら、グラフニューラルネットワークのような構造化された入力を持つモデルでは、既存のShapleyベースの説明可能性アプローチは、入力インスタンスを摂動する際にノード単位の重要さのみに焦点を当てるか、グラフ構造を無視している。 本稿では,グラフ構造を内部化してノード値とノード間の相互作用値に寄与させるMyerson-Taylor相互作用指標を提案する。 Shapley ベースの方法とは異なり、Myerson-Taylor インデックスは、結合前の接続基準を満たすコンポーネントに連立を分解する。 グラフ構造とノード間の高次相互作用を考慮に入れた5つの自然な公理系を満たすのは、マイソン・テイラー指数であることを示す。 これらの特性を活用することで、モデル予測に影響を及ぼす最も重要なモチーフを正と負の両方で識別するために、MAGE(Myerson-Taylor Structure-Aware Graph Explainer)という2階のMyerson-Taylorインデックスを用いた新しい説明器を提案する。 各種グラフデータセットおよびモデルに対する広範囲な実験により,本手法は最先端の手法よりも優れたサブグラフ説明を一貫して提供することを示した。

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