그래프 신경망을 설명하기 위한 관련 경로 탐색

연구진은 그래프 신경망 설명에서 상위 K개의 가장 관련성 높은 경로를 찾는 다항시간 알고리즘을 제안했다.

이 방법은 GNN-LRP의 지수적 탐색을 더 확장 가능한 max-product 기반 방식으로 대체한다.

에피데미올로지, 분자, 자연어 벤치마크에서 우수한 성능을 보였다.

이번 성과로 대규모 실제 그래프에서도 더 높은 차수의 해석 가능성이 가능해져, 더 안전하고 공정하며 강건한 AI 시스템 구축에 도움이 된다.