論文の概要: Finding Counterfactual Evidences for Node Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.11396v2
• Date: Mon, 02 Jun 2025 09:54:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-03 16:22:43.383259
• Title: Finding Counterfactual Evidences for Node Classification
• Title（参考訳）: ノード分類における非現実的証拠の発見
• Authors: Dazhuo Qiu, Jinwen Chen, Arijit Khan, Yan Zhao, Francesco Bonchi,
• Abstract要約: 本稿では,GNNに基づくノード分類タスクにおいて,逆実効的な証拠を探索する問題を紹介し,解決する。 反事実的証拠は、それらが特徴と近傍のサブグラフ構造の両方において大きな類似性を示すにもかかわらず、GNNによって異なる分類がなされる、一対のノードである。 本研究では, ノード特徴と構造情報の両方を活用して, 対実的証拠を同定する, 効率的かつ効率的な探索アルゴリズムと, 新たな索引付けソリューションを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.652111338324358
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Counterfactual learning is emerging as an important paradigm, rooted in causality, which promises to alleviate common issues of graph neural networks (GNNs), such as fairness and interpretability. However, as in many real-world application domains where conducting randomized controlled trials is impractical, one has to rely on available observational (factual) data to detect counterfactuals. In this paper, we introduce and tackle the problem of searching for counterfactual evidences for the GNN-based node classification task. A counterfactual evidence is a pair of nodes such that, regardless they exhibit great similarity both in the features and in their neighborhood subgraph structures, they are classified differently by the GNN. We develop effective and efficient search algorithms and a novel indexing solution that leverages both node features and structural information to identify counterfactual evidences, and generalizes beyond any specific GNN. Through various downstream applications, we demonstrate the potential of counterfactual evidences to enhance fairness and accuracy of GNNs.
• Abstract（参考訳）: 因果関係に根ざした、公正さや解釈可能性など、グラフニューラルネットワーク(GNN)の一般的な問題を緩和する。 しかし、ランダムに制御された試行を行う現実世界の多くのアプリケーションドメインは実用的ではないため、偽物を検出するために利用可能な観測データ(実データ)に頼る必要がある。 本稿では,GNNに基づくノード分類タスクにおいて,逆実例を探索する問題を紹介し,対処する。 反事実的証拠は、それらが特徴と近傍のサブグラフ構造の両方において大きな類似性を示すにもかかわらず、GNNによって異なる分類がなされる、一対のノードである。 提案手法は,ノードの特徴と構造情報の両方を活用して,有効かつ効率的な探索アルゴリズムを開発し,特定のGNNを超えて一般化する。 下流の様々な応用を通して、GNNの公平性と正確性を高めるための反実的証拠の可能性を示す。

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