論文の概要: Higher Order Structures For Graph Explanations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03253v4
- Date: Mon, 9 Sep 2024 18:59:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-11 23:03:57.244410
- Title: Higher Order Structures For Graph Explanations
- Title(参考訳): グラフ説明のための高次構造
- Authors: Akshit Sinha, Sreeram Vennam, Charu Sharma, Ponnurangam Kumaraguru,
- Abstract要約: グラフ説明における高階表現のためのフレームワーク(FORGE)を提案する。
FORGEはグラフ説明器が高次のマルチノードインタラクションをキャプチャすることを可能にする。
平均説明精度をそれぞれ1.9倍と2.25倍に改善する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.164945693135959
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have emerged as powerful tools for learning representations of graph-structured data, demonstrating remarkable performance across various tasks. Recognising their importance, there has been extensive research focused on explaining GNN predictions, aiming to enhance their interpretability and trustworthiness. However, GNNs and their explainers face a notable challenge: graphs are primarily designed to model pair-wise relationships between nodes, which can make it tough to capture higher-order, multi-node interactions. This characteristic can pose difficulties for existing explainers in fully representing multi-node relationships. To address this gap, we present Framework For Higher-Order Representations In Graph Explanations (FORGE), a framework that enables graph explainers to capture such interactions by incorporating higher-order structures, resulting in more accurate and faithful explanations. Extensive evaluation shows that on average real-world datasets from the GraphXAI benchmark and synthetic datasets across various graph explainers, FORGE improves average explanation accuracy by 1.9x and 2.25x, respectively. We perform ablation studies to confirm the importance of higher-order relations in improving explanations, while our scalability analysis demonstrates FORGE's efficacy on large graphs.
- Abstract(参考訳): グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データの表現を学習するための強力なツールとして登場し、様々なタスクで顕著なパフォーマンスを示している。
その重要性を認識し、GNNの予測を説明することに焦点を当てた広範な研究が行われ、その解釈可能性と信頼性を高めることを目指している。
しかし、GNNとその説明者は、注目すべき課題に直面している。グラフは主にノード間のペアワイズ関係をモデル化するために設計されています。
この特徴は、マルチノード関係を完全に表現する上で、既存の説明者には困難をもたらす可能性がある。
このギャップに対処するために、グラフ説明者が高階構造を組み込むことでそのような相互作用を捉え、より正確で忠実な説明ができるフレームワークであるFORGE(Higher-Order Representations In Graph Explanations)を提案する。
広範囲な評価によると、GraphXAIベンチマークの平均実世界のデータセットと、さまざまなグラフ説明器にわたる合成データセットでは、ForGEは平均説明精度をそれぞれ1.9倍と2.25倍に改善している。
我々は,高次関係が説明を改善する上で重要であることを確認するためにアブレーション研究を行い,拡張性解析は大規模グラフ上でのForGEの有効性を実証する。
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