本研究提出SHypX，一种超图神经网络的后处理解释器，旨在解决可解释性缺失的问题。SHypX通过优化采样的子超图提供局部和全局解释，实验结果表明其忠实度比基线提高了25个百分点。

Explaining Hypergraph Neural Networks: From Local Explanations to Global Concepts
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