图神经网络算法架构及可解释性研究分析

【摘要】 首先，全面概述了图神经网络的基本概念和意义，对基于谱的图神经网络、基于空域的图神经网络和其他图神经网络三个类别进行了系统性介绍，同时总结了训练过程中常用的优化技术。其次，分析了图神经网络领域目前面临的可解释性问题的挑战，从而明确了研究目标。随后，阐述了图形神经网络的可解释性基本概念与基础理论，将其分类为实例级和模型级可解释性技术，并列出了评估图学习方法可解释性的度量指标。最后，在结语部分总结了本文的主要研究脉络，并对该领域的未来研究方向提出了建议。旨在介绍图神经网络的理论基础以及其在可解释性领域的研究。更多还原