TreeX：通过关键子树提取生成全球图形GNN解释

本研究解决了在图神经网络（GNN）中生成全球解释概念的挑战，提出了一种通过分析和提取消息传递过程中的关键子树的方法。该方法能够在数据集层面生成直观的图形解释，相比于现有的方法，提供更加清晰的子图概念，并在个别实例的解释性能上与领先的局部GNN解释器相当，甚至更优。