arXiv ID:
2605.14884
arXiv 提交日期: 2026-05-14
迈向图神经网络标准化可解释性评估:一个框架及基于图核网络的案例研究 / AIMing for Standardised Explainability Evaluation in GNNs: A Framework and Case Study on Graph Kernel Networks
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一个名为AIM的通用评估框架,通过衡量准确性、实例级解释和模型级解释三个维度,弥补了图神经网络可解释性评估缺乏标准化方法的不足,并以图核网络为例,利用该框架发现了原模型的解释性缺陷,进而改进得到了一种既保持高精度又具备更好可解释性的新模型xGKN。