概念的および構造的分析とその拡張によるグラフニューラルネットワークの説明可能性の向上

この研究は、Graph Neural Networks（GNN）をより解釈可能にすることに焦点を当てており、より幅広い採用と信頼にとって重要なステップです。この論文はおそらく、ノード表現とグラフ構造を分析する技術を通じて、GNNの意思決定プロセスを理解する方法を探求しているでしょう。

• •グラフニューラルネットワークの説明可能性の向上に焦点を当てています。
• •概念的および構造的分析技術を採用しています。
• •GNNの意思決定に関する理解を深めることを目指しています。