論文の概要: From Explanations to Interventions: Execution-Guided Counterfactual Synthesis in Temporal Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.11170v2
• Date: Mon, 14 Sep 2026 07:33:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-16 07:15:04.927463
• Title: From Explanations to Interventions: Execution-Guided Counterfactual Synthesis in Temporal Graphs
• Title（参考訳）: 解説から介入へ:時間グラフにおける実行誘導対実合成
• Abstract要約: 本稿では、介入合成の中間表現として実行可能な推論トレースを用いたトレース誘導介入探索を提案する。 特定ファイルカウンタは過去のイベントを編集し、凍結時間予測器が指定されたホイルを選択する。 提案生成は、固定上限内の候補を編集して選択する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Can a trace explaining model execution also compute the changes needed for a specified alternative prediction? We propose trace-guided intervention search, which uses executable reasoning traces as an intermediate representation for intervention synthesis. A Specified-Foil Counterfactual edits past events so that a frozen temporal predictor selects a designated foil. Our method constructs facts and replacement values from completed original and foil executions and recovered unmet conditions. Proposal generation constructs edits and selects candidates within a fixed cap; exact replay verifies foil top-1 outcomes among retained edits and compositions. Implemented in LiFTER for continuous-time dynamic graphs (CTDGs) and TLogic for temporal knowledge graphs (TKGs), the method improves success over coordinate-based proposal generation by 13.7-34.7 percentage points on four CTDG datasets and 60.0-83.3 points on two TKG datasets under matched downstream search and a proposal cap of 32. Separate shared-candidate comparisons retain 85.7-93.6% of black-box greedy's CTDG success rate with 75.0-80.0% fewer predictor evaluations. A Pulse case study confirms simulator-level survival for five of six interventions. Executable traces thus provide both explanatory evidence and a reusable computational representation for constructing and testing specified alternatives.
• Abstract（参考訳）: モデル実行を説明するトレースは、特定の代替予測に必要な変更も計算できますか? 本稿では、介入合成の中間表現として実行可能な推論トレースを用いたトレース誘導介入探索を提案する。 特定ファイルカウンタは過去のイベントを編集し、凍結時間予測器が指定されたホイルを選択する。 提案手法は,完了したオリジナルおよびフォイルの実行から事実と置換値を構築し,未メット条件を復元する。 提案生成は、一定の上限内で候補を編集し、選択する。 LiFTER for Continuous-time dynamic graphs (CTDG) と TLogic for temporal knowledge graphs (TKGs) に実装され、4つのCTDGデータセットで13.7-34.7ポイント、マッチした下流探索で2つのTKGデータセットで60.0-83.3ポイント、提案上限で32。 異なる共有候補比較では、ブラックボックスグレディのCTDG成功率は85.7-93.6%であり、予測値の75.0-80.0%は少ない。 Pulseのケーススタディでは、シミュレータレベルの生存を6つの介入のうち5つ確認している。 したがって、実行可能なトレースは、説明的エビデンスと、特定の代替品の構築とテストのための再利用可能な計算表現の両方を提供する。

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