論文の概要: Global Graph Counterfactual Explanation: A Subgraph Mapping Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19978v1
• Date: Fri, 25 Oct 2024 21:39:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:21:55.039411
• Title: Global Graph Counterfactual Explanation: A Subgraph Mapping Approach
• Title（参考訳）: Global Graph Counterfactual Explanation: A Subgraph Mapping Approach
• Authors: Yinhan He, Wendy Zheng, Yaochen Zhu, Jing Ma, Saumitra Mishra, Natraj Raman, Ninghao Liu, Jundong Li,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、様々な現実世界のアプリケーションに広くデプロイされている。 対実的説明は、GNN予測を変える入力グラフ上で最小の摂動を見つけることを目的としている。 我々は,グローバルレベルのグラフ対実的説明法であるGlobalGCEを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.42907350881448
• License:
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have been widely deployed in various real-world applications. However, most GNNs are black-box models that lack explanations. One strategy to explain GNNs is through counterfactual explanation, which aims to find minimum perturbations on input graphs that change the GNN predictions. Existing works on GNN counterfactual explanations primarily concentrate on the local-level perspective (i.e., generating counterfactuals for each individual graph), which suffers from information overload and lacks insights into the broader cross-graph relationships. To address such issues, we propose GlobalGCE, a novel global-level graph counterfactual explanation method. GlobalGCE aims to identify a collection of subgraph mapping rules as counterfactual explanations for the target GNN. According to these rules, substituting certain significant subgraphs with their counterfactual subgraphs will change the GNN prediction to the desired class for most graphs (i.e., maximum coverage). Methodologically, we design a significant subgraph generator and a counterfactual subgraph autoencoder in our GlobalGCE, where the subgraphs and the rules can be effectively generated. Extensive experiments demonstrate the superiority of our GlobalGCE compared to existing baselines. Our code can be found at https://anonymous.4open.science/r/GlobalGCE-92E8.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、様々な現実世界のアプリケーションに広くデプロイされている。 しかし、ほとんどのGNNは説明に欠けるブラックボックスモデルである。 GNNを説明するための戦略の1つは、GNN予測を変更する入力グラフ上で最小の摂動を見つけることを目的とした、反実的説明である。 GNNのカウンターファクト的説明に関する既存の研究は、主に、情報過負荷に悩まされ、より広範なクロスグラフ関係に関する洞察が欠如している地域レベルの視点(すなわち、個々のグラフに対してカウンターファクト的説明を生成すること)に焦点を当てている。 このような問題に対処するため,我々はグローバルレベルのグラフ対実的説明法であるGlobalGCEを提案する。 GlobalGCEは、対象のGNNに対する偽の説明として、サブグラフマッピングルールの集合を識別することを目的としている。 これらの規則によれば、ある重要な部分グラフをその反ファクト部分グラフで置換すると、ほとんどのグラフ(すなわち最大カバレッジ)に対して、GNN予測を望ましいクラスに変更する。 提案手法は,GlobalGCEにおける有意な部分グラフ生成器と反実効的な部分グラフオートエンコーダを設計し,その部分グラフとルールを効果的に生成する。 大規模な実験は、GlobalGCEが既存のベースラインよりも優れていることを示す。 私たちのコードはhttps://anonymous.4open.science/r/GlobalGCE-92E8で確認できます。

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