論文の概要: GNNAnatomy: Systematic Generation and Evaluation of Multi-Level Explanations for Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04548v2
• Date: Mon, 23 Sep 2024 17:38:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 01:44:51.802929
• Title: GNNAnatomy: Systematic Generation and Evaluation of Multi-Level Explanations for Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: GNN解剖:グラフニューラルネットワークのためのマルチレベル記述の体系的生成と評価
• Authors: Hsiao-Ying Lu, Yiran Li, Ujwal Pratap Krishna Kaluvakolanu Thyagarajan, Kwan-Liu Ma,
• Abstract要約: 本稿では,グラフ分類タスクの多段階説明の生成と評価を目的とした視覚解析システムであるGNNAnatomyを紹介する。 GNNAnatomyは、グラフレット、原始グラフサブ構造を用いて、GNN予測とグラフレット周波数の相関を分析することにより、グラフクラスで最も重要なサブ構造を識別する。 社会学・生物学領域からの合成および実世界のグラフデータセットのケーススタディを通して,GNN解剖学の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.05098366613674
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) excel in machine learning tasks involving graphs, such as node classification, graph classification, and link prediction. However, explaining their decision-making process is challenging due to the complex transformations GNNs perform by aggregating relational information from graph topology. Existing methods for explaining GNNs face key limitations: (1) lack of flexibility in generating explanations at varying levels, (2) difficulty in identifying unique substructures relevant to class differentiation, and (3) little support to ensure the trustworthiness of explanations. To address these challenges, we introduce GNNAnatomy, a visual analytics system designed to generate and evaluate multi-level GNN explanations for graph classification tasks. GNNAnatomy uses graphlets, primitive graph substructures, to identify the most critical substructures in a graph class by analyzing the correlation between GNN predictions and graphlet frequencies. These correlations are presented interactively for user-selected group of graphs through our visual analytics system. To further validate top-ranked graphlets, we measure the change in classification confidence after removing each graphlet from the original graph. We demonstrate the effectiveness of GNNAnatomy through case studies on synthetic and real-world graph datasets from sociology and biology domains. Additionally, we compare GNNAnatomy with state-of-the-art explainable GNN methods to showcase its utility and versatility.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノード分類、グラフ分類、リンク予測などのグラフを含む機械学習タスクに優れている。 しかし、GNNがグラフトポロジから関係情報を集約することで、複雑な変換を行うため、意思決定プロセスの説明は困難である。 既存のGNNの説明方法には,(1) 様々なレベルで説明を生成する柔軟性の欠如,(2) クラス分化に関連する固有のサブ構造を特定するのが困難であること,(3) 説明の信頼性を確保するための支援がほとんどない,といった制限がある。 これらの課題に対処するために,グラフ分類タスクのための多レベルGNN説明の生成と評価を目的とした視覚分析システムであるGNNAnatomyを導入する。 GNNAnatomyは、グラフレット、原始グラフサブ構造を用いて、GNN予測とグラフレット周波数の相関を分析することにより、グラフクラスで最も重要なサブ構造を識別する。 これらの相関関係は、視覚分析システムを通して、ユーザ選択されたグラフ群に対して対話的に提示される。 さらに上位のグラフレットを検証するために,各グラフレットを元のグラフから削除した後の分類信頼度の変化を測定した。 社会学・生物学領域からの合成および実世界のグラフデータセットのケーススタディを通して,GNN解剖学の有効性を実証する。 さらに、GNNAnatomyと最先端の解説可能なGNN手法を比較し、その実用性と汎用性を示す。

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