图神经网络模型的可解释性对于建立用户与决策模型之间的信任关系至关重要，为了安全、可信地部署图神经网络模型，需要提高图神经网络模型的可解释性和透明性。本次报告带大家了解图神经网络的可解释方法的分类和常用的解释方法(GNNExplainer和XGNN)
图神经网络可解释方法-慕星星原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2021/07/11/%e5%9b%be%e7%a5%9e%e7%bb%8f%e7%bd%91%e7%bb%9c%e5%8f%af%e8%a7%a3%e9%87%8a%e6%96%b9%e6%b3%95/
在机器学习（ML）和人工智能（AI）时代，保护隐私的数据分析至关重要，在这个时代，一个可用性强的数据集可以提供比优化算法更高的收益。然而现有机制无法提供足够的隐私保障阻碍了自然语言…
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关键词提取技术是通过计算机程序从文档中自动提取重要性和主题性的词或短语的自动化技术，该技术在图书馆学、情报学和自然语言处理等领域应用广泛。目前关键词提取技术主要分为无监督和有监督这…
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网络表示学习（Network Representation Learning），又名网络嵌入（Network Embedding）、图嵌入（Graph Embedding），旨在从…
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