論文の概要: UNR-Explainer: Counterfactual Explanations for Unsupervised Node Representation Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.17285v1
• Date: Sun, 17 May 2026 06:48:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 23:51:08.355989
• Title: UNR-Explainer: Counterfactual Explanations for Unsupervised Node Representation Learning Models
• Title（参考訳）: UNR-Explainer: 教師なしノード表現学習モデルに対する対実的説明
• Authors: Hyunju Kang, Geonhee Han, Hogun Park,
• Abstract要約: 本研究では,教師なしノード表現学習において,対実的(CF)説明を生成する手法を提案する。 提案手法は、教師なしグラフSAGEとDGIのための多様なデータセットにおいて優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.794226893559559
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Node representation learning, such as Graph Neural Networks (GNNs), has emerged as a pivotal method in machine learning. The demand for reliable explanation generation surges, yet unsupervised models remain underexplored. To bridge this gap, we introduce a method for generating counterfactual (CF) explanations in unsupervised node representation learning. We identify the most important subgraphs that cause a significant change in the k-nearest neighbors of a node of interest in the learned embedding space upon perturbation. The k-nearest neighbor-based CF explanation method provides simple, yet pivotal, information for understanding unsupervised downstream tasks, such as top-k link prediction and clustering. Consequently, we introduce UNR-Explainer for generating expressive CF explanations for Unsupervised Node Representation learning methods based on a Monte Carlo Tree Search (MCTS). The proposed method demonstrates superior performance on diverse datasets for unsupervised GraphSAGE and DGI.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)のようなノード表現学習は、機械学習において重要な方法として登場した。 信頼性のある説明生成の需要は急増しているが、教師なしモデルはまだ未定だ。 このギャップを埋めるために、教師なしノード表現学習において、対実的(CF)説明を生成する方法を提案する。 摂動によって学習された埋め込み空間における興味あるノードのk-ネアレスト近傍に顕著な変化をもたらす最も重要な部分グラフを同定する。 k-nearest neighbor-based CF explanation methodは、トップリンクの予測やクラスタリングなど、教師なしの下流タスクを理解するための単純かつ重要な情報を提供する。 その結果,モンテカルロ木探索(MCTS)に基づく教師なしノード表現学習のための表現型CF説明を生成するUNR-Explainerを導入した。 提案手法は、教師なしグラフSAGEとDGIのための多様なデータセットにおいて優れた性能を示す。

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