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gnn边分类的可解释

GN进展最大化（GNNEE）是一种通过对图神经网络进行解释来提高

其可解释性的边分类方法。图神经网络（GNN）是一种能够处理图结构

数据的深度学习模型，主要应用于节点分类、图分类等任务。随着GNN

的迅速发展，其在各个领域取得了很多重要的突破和应用，但其可解

释性一直是一个问题。GNNEE通过为GNN引入可解释模块，能够对边分

类结果进行解释，提高GNN的可解释性。本文将详细介绍GNNEE的原

理、方法和实验结果。

一、GNNEE原理

GNNEE主要围绕以下两个关键问题展开研究：第一，如何确定边分

类的关键特征。第二，如何以可解释的方式对边分类结果进行解释。

针对这两个问题，GNNEE提出了以下原理和方法。

1.边特征筛选原理

GNNEE通过研究GNN中的边自注意力权重以及边的属性，发现边的

自注意力权重对边分类任务非常重要。因此，GNNEE提出了边自注意力

权重在边分类中的关键性，通过边特征筛选方法来确定边分类的关键

特征。

2.可解释的边分类原理

在传统的GNN中，对于边分类结果的解释通常依赖于直接从图中

提取的特定信息，或者通过可视化方法来观察边的连接方式。然而，

这种方式存在一定的局限性。为了提高边分类的可解释性，GNNEE提出

了可解释的边分类原理，通过增加一种额外的解释模块，使得边分类

结果能够以更直观、更可解释的方式进行解释。

二、GNNEE方法

基于以上原理，GNNEE提出了一种新的边分类方法。具体来说，

GNNEE包括以下步骤：

1.边特征表示学习

首先，对于给定的图数据，通过GNN模型学习出边的特征表示。

这种特征表示通常是一个低维向量，用于表示边的属性和结构信息。

2.边自注意力权重计算

接下来，通过计算每个边的自注意力权重，确定边的重要性。自

注意力权重可以通过使用注意力机制来计算，根据边的特征表示来决

定边的权重。

3.边特征筛选

根据边自注意力权重，对边的特征进行筛选。具体来说，根据边

自注意力权重的大小，选择具有较高权重的边特征作为关键特征。

4.可解释的边分类

通过引入解释模块，将关键特征与分类结果进行关联，实现可解

释的边分类。解释模块通常采用线性模型、决策树等方法，能够以直

观可解释的方式来解释边分类结果。

三、GNNEE实验结果

为了验证GNNEE的效果，我们在多个数据集上进行了实验。实验

结果表明，相比于传统的GNN方法，GNNEE在边分类任务上取得了更好

的性能。同时，GNNEE还能够以直观、可解释的方式对边分类结果进行

解释。

总结：

GNNEE是一种能够提高GNN可解释性的边分类方法。通过边特征筛

选和可解释的边分类原理，GNNEE能够确定边分类的关键特征，并以直

观、可解释的方式对边分类结果进行解释。实验结果表明，GNNEE在边

分类任务上取得了显著的性能提升，具有较好的应用前景。