GNNExplainer: 生成图神经网络解释

Mar, 2019

GNNExplainer: Generating Explanations for Graph Neural Networks

Rex Ying, Dylan Bourgeois, Jiaxuan You, Marinka Zitnik, Jure Leskovec

TL;DR该研究提出了 GNNExplainer 方法，能够为任何基于 GNN 的模型和任何基于图的机器学习任务提供可解释性的预测解释，该方法能够识别关键的子图结构和节点特征，并能够生成一致而简洁的解释。

Abstract

graph neural networks (GNNs) are a powerful tool for machine learning on graphs.GNNs combine node feature information with the graph structure by recursively passing neural messages along edges of the input graph

graph neural networks gnnexplainer interpretable explanations subgraph structure feature information

发现论文，激发创造

图神经网络可解释性调查

本文综述了现有的图神经网络可解释性技术，提出了分类方法并分别讨论了各类的优缺点、应用场景及评估指标，以协助研究人员和从业者了解现有的可解释性方法，识别不足并促进可解释性机器学习的进一步发展。

Jun, 2023

自说明图神经网络探索

本文研究自解释图神经网络的新问题，提出了新的框架以实现可解释的节点分类，通过可解释的相似性模块以找到每个未标记节点的 $K$ 近邻标记节点，并在真实世界和合成数据集上进行了广泛的实验验证。

Aug, 2021

XGNN: 面向图神经网络模型级解释

提出了一种名为 XGNN 的新方法，通过训练图生成器来解释 GNN 在模型级别的工作，其中将图形生成作为强化学习任务，并利用训练的 GNN 信息对图形生成器进行策略梯度方法的训练，最终可以有效地理解和验证所训练的 GNN 的结果，并在生成的图形上改进 GNN 的性能。

Jun, 2020

图神经网络的可参数化解释器

本研究提出 PGExplainer 方法解决了图神经网络在全局理解及归纳场景下解释预测的问题。PGExplainer 使用神经网络参数化解释生成过程，支持对多个实例进行自然的解释，并提高了解释的泛化能力。实验结果在合成和实际数据集上表现出高度竞争性。

Nov, 2020

在图神经网络中解释解释者：一项比较研究

本文通过实验研究，测试了十种解释器在八种代表性架构训练的六个仔细设计的图形和节点分类数据集上的表现，提供了 GNN 解释器选择和适用性的关键见解，分离了使它们可用的关键组件并提供了关于如何避免常见解释误区的建议，并强调了未来研究的开放性问题和方向。

Oct, 2022

学习解释图神经网络

L2XGNN 是一种可解释型 GNN 框架，它能够学习选择解释性亚图，并指定其需要具备的属性，如稀疏性和连通性，从而提高预测的可解释性和准确性。它可以达到与传统方法相同的分类准确性，同时使用的仅仅是提供的解释所包含的亚图。

Sep, 2022

图神经网络的因子化解释器

我们展示了在传统方法无法获得满足可解释性准则的解释时，一种基于修改后的图信息瓶颈原理的因子解释模型的有效性，并进行了广泛实验证实。

Dec, 2023

自解释图神经网络用于链路预测

本文提出一种自我可解释的 GNN 框架，可以同时给出精确的预测和解释，通过找到一个节点的各种 $k$ 个重要邻居，为该节点到其他节点的链接学习对特定的表示，从而得出解释。

May, 2023

图形神经网络解释是脆弱的

解释性图神经网络的解释器在对抗性攻击下表现脆弱

Jun, 2024

可解释图神经网络综述：分类和评估指标

本文全面梳理了针对可解释的图神经网络的技术，并基于这些技术对它们进行了分类，给出了衡量其性能的常见指标，最后指出了未来的研究方向。

Jul, 2022