論文の概要: Extracting Interpretable Logic Rules from Graph Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19476v1
- Date: Tue, 25 Mar 2025 09:09:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-26 16:54:32.379586
- Title: Extracting Interpretable Logic Rules from Graph Neural Networks
- Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークによる解釈可能な論理則の抽出
- Authors: Chuqin Geng, Zhaoyue Wang, Ziyu Zhao, Haolin Ye, Xujie Si,
- Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は入力特徴空間とグラフ構造の両方で動作する。
本稿では,GNN から解釈可能な論理規則を抽出するための新しいフレームワーク LOGI CXGNN を提案する。
LOGI CXGNNはモデルに依存しず、効率的で、データ駆動であり、事前定義された概念は不要である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.262955921646326
- License:
- Abstract: Graph neural networks (GNNs) operate over both input feature spaces and combinatorial graph structures, making it challenging to understand the rationale behind their predictions. As GNNs gain widespread popularity and demonstrate success across various domains, such as drug discovery, studying their interpretability has become a critical task. To address this, many explainability methods have been proposed, with recent efforts shifting from instance-specific explanations to global concept-based explainability. However, these approaches face several limitations, such as relying on predefined concepts and explaining only a limited set of patterns. To address this, we propose a novel framework, LOGICXGNN, for extracting interpretable logic rules from GNNs. LOGICXGNN is model-agnostic, efficient, and data-driven, eliminating the need for predefined concepts. More importantly, it can serve as a rule-based classifier and even outperform the original neural models. Its interpretability facilitates knowledge discovery, as demonstrated by its ability to extract detailed and accurate chemistry knowledge that is often overlooked by existing methods. Another key advantage of LOGICXGNN is its ability to generate new graph instances in a controlled and transparent manner, offering significant potential for applications such as drug design. We empirically demonstrate these merits through experiments on real-world datasets such as MUTAG and BBBP.
- Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は入力特徴空間と組合せグラフ構造の両方で動作し、それらの予測の背後にある理論的根拠を理解することは困難である。
GNNが広く普及し、薬物発見などの様々な領域で成功を示すにつれ、その解釈可能性の研究が重要な課題となっている。
これを解決するために、近年ではインスタンス固有の説明からグローバルな概念に基づく説明可能性へと移行した多くの説明可能性手法が提案されている。
しかし、これらのアプローチは、事前定義された概念に依存したり、限られたパターンのみを説明するなど、いくつかの制限に直面している。
そこで我々は,GNN から解釈可能な論理規則を抽出する新しいフレームワーク LOGICXGNN を提案する。
LOGICXGNNはモデルに依存しず、効率的で、データ駆動であり、事前定義された概念は不要である。
さらに重要なのは、ルールベースの分類器として機能し、オリジナルのニューラルモデルよりも優れていることだ。
その解釈可能性によって知識の発見が促進され、既存の方法によって見落とされがちな詳細な正確な化学知識を抽出する能力によって示される。
LOGICXGNNのもう1つの重要な利点は、新しいグラフインスタンスをコントロールされ透明な方法で生成する能力であり、薬物設計のようなアプリケーションに大きな可能性を秘めている。
MUTAGやBBBPといった実世界のデータセットの実験を通じて,これらのメリットを実証的に実証した。
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