論文の概要: Generating Skyline Explanations for Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07635v1
• Date: Mon, 12 May 2025 15:05:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:49.445192
• Title: Generating Skyline Explanations for Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークのためのスカイライン記述の生成
• Authors: Dazhuo Qiu, Haolai Che, Arijit Khan, Yinghui Wu,
• Abstract要約: 本稿では,グラフニューラルネットワークGNNのサブグラフ説明を生成する新しい手法を提案する。 既存のGNN説明法はしばしば、忠実さや簡潔さなどの事前定義された単一の説明可能性尺度を最適化する部分グラフを計算する。 我々は,複数の説明可能性尺度を同時に最適化することにより,k説明部分グラフの同定を目的としたGNN説明パラダイムであるSkyline説明を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.8113772324693
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper proposes a novel approach to generate subgraph explanations for graph neural networks GNNs that simultaneously optimize multiple measures for explainability. Existing GNN explanation methods often compute subgraphs (called ``explanatory subgraphs'') that optimize a pre-defined, single explainability measure, such as fidelity or conciseness. This can lead to biased explanations that cannot provide a comprehensive explanation to clarify the output of GNN models. We introduce skyline explanation, a GNN explanation paradigm that aims to identify k explanatory subgraphs by simultaneously optimizing multiple explainability measures. (1) We formulate skyline explanation generation as a multi-objective optimization problem, and pursue explanations that approximate a skyline set of explanatory subgraphs. We show the hardness for skyline explanation generation. (2) We design efficient algorithms with an onion-peeling approach that strategically removes edges from neighbors of nodes of interests, and incrementally improves explanations as it explores an interpretation domain, with provable quality guarantees. (3) We further develop an algorithm to diversify explanations to provide more comprehensive perspectives. Using real-world graphs, we empirically verify the effectiveness, efficiency, and scalability of our algorithms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフニューラルネットワークGNNのサブグラフ説明を生成する手法を提案する。 既存のGNN説明法は、しばしば、忠実さや簡潔さなど、事前に定義された単一の説明可能性尺度を最適化する部分グラフ(「説明的部分グラフ」と呼ばれる)を計算している。 これはGNNモデルのアウトプットを明確にするための包括的説明を提供することができないバイアスのある説明につながる可能性がある。 我々は,複数の説明可能性尺度を同時に最適化することにより,k説明部分グラフの同定を目的としたGNN説明パラダイムであるSkyline説明を導入する。 1)多目的最適化問題としてスカイライン説明生成を定式化し,説明文のスカイライン集合を近似した説明を求める。 スカイラインの説明生成の難しさを示す。 2) 興味のあるノードのエッジを戦略的に除去するオニオンペリング方式で効率的なアルゴリズムを設計し, 解釈領域を探索し, 品質保証を図りながら, 説明を漸進的に改善する。 (3)より包括的な視点を提供するために、説明を多様化するアルゴリズムをさらに開発する。 実世界のグラフを用いて、アルゴリズムの有効性、効率、スケーラビリティを実証的に検証する。

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