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CoDy: Counterfactual Explainers for Dynamic Graphs

Created by
  • Haebom

作者

Zhan Qu、Daniel Gomm、Michael F arber

概要

本論文は、時間とともに関係と特徴が変化する動的システムをモデル化するために広く使用されている時間グラフニューラルネットワーク（TGNN）の記述可能性の問題を解決するために、モデルに関係なく個々のインスタンスの説明を提供する逆説的な説明方法であるCoDyを提案します。 CoDyは、モンテカルロツリーナビゲーションとヒューリスティック選択ポリシーを組み合わせたナビゲーションアルゴリズムを使用して、空間的、時間的、および地域的なイベント影響情報を利用して、説明可能なサブグラフの広大なナビゲーションスペースを効率的にナビゲートします。実験の結果、最先端の基準モデルと比較してAUFSC +指標で16％のパフォーマンスが向上しました。

Takeaways、Limitations

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Takeaways:
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モデル - エグノスティックな逆説的な説明法は、TGNNの予測結果を効果的に解釈できることを示しています。
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モンテカルロツリーナビゲーションに基づく効率的なナビゲーションアルゴリズムを提示し,大規模なナビゲーション空間問題を解く
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空間、時間、地域のイベント影響情報を活用して、より正確で意味のある説明を作成します。
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従来の方法と比較して性能向上によりCoDyの卓越性を実証
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Limitations：
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特定のTGNN構造への依存性とその影響に関するさらなる分析が必要
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探索アルゴリズムの複雑さと計算コストの追加研究が必要
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様々な種類の動的グラフデータの一般化性能評価が必要
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説明の解釈の可能性と信頼性に関する追加の検証が必要です。
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