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题名HSEGRL:一种分层可自解释的图表示学习模型
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作者
李平
宋舒寒
张园
曹华伟
叶笑春
唐志敏
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机构
处理器芯片全国重点实验室(中国科学院计算技术研究所)
中国科学院大学
中国科学院大学南京学院
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2024年第8期1993-2007,共15页
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基金
国家重点研发计划项目(2023YFB4502305)
北京市自然科学基金项目(4232036)
CAS青年创新促进会项目。
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文摘
近年来,随着图神经网络(graph neural network,GNN)技术在社交、信息、化学、生物等领域的广泛应用,GNN可解释性也受到广泛的关注.然而,现有的解释方法无法捕获层次化的解释信息,同时,这些层次信息未能被充分利用以提升图分类任务的准确率.基于这一问题,提出了一种层次化自解释的图表示学习(hierarchical self-explanation graph representation learning,HSEGRL)模型,该模型通过发现图结构中的层次信息进行图分类预测的同时,输出层次化的模型自解释结果.具体而言,针对图层次信息的发现设计了提取信息的基本单元——解释子,该解释子由提取节点特征的编码器获取层次化解释感知子图的池化层和抽取高阶解释信息的解码器组成.其中,为了准确提取层次化的解释子图,针对该模型的池化操作进行了解释感知优化设计,该设计通过评估模型的拓扑及特征重要性,层次化地筛选解释子图,实现分层自解释的同时完成图分类任务.HSEGRL是一个功能完备且便于迁移的图表示学习自解释模型,可以层次化综合考虑模型的拓扑信息与节点特征信息.在模型有效性验证层面,分别在分子、蛋白质和社交数据集上进行大量实验,实验结果表明所提模型在图分类任务中的分类准确率高于已有的先进的GNN自解释模型和GNN模型,并通过可视化分层解释结果的信息证明了该解释方法可信.
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关键词
图表示学习
图神经网络
可自解释模型
图拓扑
消息传递机制
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Keywords
graph representation learning
graph neural networks
self-explainable model
graph topology
message passing mechanism
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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