该论文评估了扰动解释性方法在图神经网络中的作用，发现某些方法在噪声存在时表现出较高的效果和稳定性。同时，反事实解释方法在特定领域的拓扑约束下存在可行性问题。研究提出了进一步改进的研究问题和实际应用的影响。
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