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评估图神经网络的邻居解释性
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文讨论了图神经网络（GNNs）中的可解释性问题，包括确定邻居对于节点分类的重要性和度量任务性能的方法。结果显示基于梯度的技术在GNN领域中提供的解释几乎没有区别。使用没有自环的GNN时，许多可解释性技术未能识别到重要的邻居。
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关键要点
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图神经网络（GNNs）中的可解释性是一个新兴领域。
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本文讨论了确定每个邻居对GNN节点分类的重要性。
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提出了四个新的度量指标来评估邻居的重要性。
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结果显示基于梯度的技术在GNN领域中提供的解释几乎没有区别。
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使用没有自环的GNN时，许多可解释性技术未能识别到重要的邻居。
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