arXiv · ML· Ryoji Kubo, Samyam Lamichhane, Djellel Difallah·· 8 小时前AI 评分24
RAW-Explainer：知识图谱补全中路径推理图神经网络的因果解释方法
RAW-Explainer: Post-hoc Explanations of Path Reasoning Graph Neural Networks for Knowledge Graph Completion
AI 导读
RAW-Explainer 提出了一种针对路径推理图神经网络（GNN）的可解释性方法，专为知识图谱补全中的链接预测生成连贯、简洁且可解释的子图解释。 该方法利用异构信息识别事实解释，并通过随机游走目标增强子图连通性，结合参数化模型实现高效解释。
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