本文提出了一种基于图分布匹配的图神经网络全局解释方法，提升了模型的解释性和透明性。研究表明，GNN神经元可作为概念探测器，有效提取图分类中的关键特征。此外，开发的新可解释因果图神经网络框架在准确率和预测能力上表现优异，尤其在属性图学习方面建立了新基准。