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计算机研究与发展DOI：10.7544/issn1000-1239.202440142
JournalofComputerResearchandDevelopment61（8）：1993?2007，2024
HSEGRL：一种分层可自解释的图表示学习模型
李平1,2宋舒寒1,2张园1,2曹华伟1,3叶笑春1唐志敏1
1（处理器芯片全国重点实验室（中国科学院计算技术研究所）北京100190）
2（中国科学院大学北京100049）
3（中国科学院大学南京学院南京211135）
（liping20b@）
HSEGRL:AHierarchicalSelf-ExplainableGraphRepresentationLearningModel
LiPing1,2,SongShuhan1,2,ZhangYuan1,2,CaoHuawei1,3,YeXiaochun1,andTangZhimin1
1（StateKeyLabofProcessors(InstituteofComputingTechnology,ChineseAcademyofSciences),Beijing100190）2（UniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing100049）
3（UniversityofChineseAcademyofSciences,Nanjing211135）
AbstractInrecentyears,withtheextensiveapplicationofgraphneuralnetwork(GNN)technologyinthefieldssuchassocialnetwork,information,chemistryandbiology,theinterpretabilityofGNNhasattractedwidespreadattention.However,prevailingexplanationmethodsfailtocapturethehierarchicalexplanationinformation,andthesehierarchicalinformationhasnotbeenfullyutilizedtoimprovetheclassificationaccuracyofgraphtasks.Toaddressthisissue,weproposeahierarchicalself-explanationgraphrepresentationlearningmodelcalledHSEGRL(hierarchicalself-explanationgraphrepresentationlearning).Thismodel,bydiscoveringhierarchicalinformationinthegraphstructure,predictsgraphclassificationswhileoutputtinghierarchicalself-explanationresults.Specifically,wedesignthebasicunitforextractinghierarchicalinformation—interpreters.Theseinterpretersconsistofanencoderthatextractsnodefeatures,apoolinglayerthatperceiveshierarchicalexplanation-awaresubgraphs,andade
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