論文の概要: Unveiling Global Interactive Patterns across Graphs: Towards Interpretable Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01979v1
• Date: Tue, 2 Jul 2024 06:31:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 16:34:10.848063
• Title: Unveiling Global Interactive Patterns across Graphs: Towards Interpretable Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフにまたがるグローバルインタラクティブパターンの展開 - 解釈可能なグラフニューラルネットワークを目指して
• Authors: Yuwen Wang, Shunyu Liu, Tongya Zheng, Kaixuan Chen, Mingli Song,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフマイニングの著名なフレームワークとして登場した。 本稿では,グラフ分類に内在的に解釈可能な新しい手法を提案する。 グローバル対話パターン(GIP)学習は、学習可能なグローバル対話パターンを導入し、決定を明示的に解釈する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.29616732552006
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have emerged as a prominent framework for graph mining, leading to significant advances across various domains. Stemmed from the node-wise representations of GNNs, existing explanation studies have embraced the subgraph-specific viewpoint that attributes the decision results to the salient features and local structures of nodes. However, graph-level tasks necessitate long-range dependencies and global interactions for advanced GNNs, deviating significantly from subgraph-specific explanations. To bridge this gap, this paper proposes a novel intrinsically interpretable scheme for graph classification, termed as Global Interactive Pattern (GIP) learning, which introduces learnable global interactive patterns to explicitly interpret decisions. GIP first tackles the complexity of interpretation by clustering numerous nodes using a constrained graph clustering module. Then, it matches the coarsened global interactive instance with a batch of self-interpretable graph prototypes, thereby facilitating a transparent graph-level reasoning process. Extensive experiments conducted on both synthetic and real-world benchmarks demonstrate that the proposed GIP yields significantly superior interpretability and competitive performance to~the state-of-the-art counterparts. Our code will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)はグラフマイニングの著名なフレームワークとして登場し、様々な領域で大きな進歩を遂げている。 GNNのノードワイズ表現から、既存の説明研究は、決定結果をノードの健全な特徴と局所構造に関連付けるサブグラフ固有の視点を取り入れている。 しかし、グラフレベルのタスクは、高度なGNNに対する長距離依存やグローバルなインタラクションを必要とし、サブグラフ固有の説明からかなり逸脱する。 このギャップを埋めるために,本論文では,学習可能なグローバル対話型パターンを導入して決定を明示的に解釈する,GIP学習と呼ばれる,グラフ分類の本質的な解釈可能な新しいスキームを提案する。 GIPはまず、制約付きグラフクラスタリングモジュールを使用して多数のノードをクラスタリングすることで、解釈の複雑さに取り組む。 そして、粗いグローバルインタラクティブインスタンスと自己解釈可能なグラフプロトタイプのバッチとを一致させ、透過的なグラフレベルの推論プロセスを容易にする。 総合的および実世界のベンチマークで実施された広範囲な実験により、提案されたGIPは、最先端技術と比較して、解釈可能性と競争性能が著しく優れていることが証明された。 私たちのコードは公開されます。

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