本研究提出了一种新方法，通过潜在空间遍历生成图形分类模型的高质量反事实解释。该方法结合了离散图结构与连续图属性，实验结果在三个数据集上表现优异，且具有强鲁棒性。

Graph Counterfactual Explainable AI via Latent Space Traversal
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