Explaining Temporal Graph Neural Networks via Feature-induced Information Flow
通过特征诱导信息流解释时序图神经网络
🧭 图神经网络解释 · 时序事件图
Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data · Technical University of Berlin · RIKEN AIP · Korea University · Max Planck Institute for Informatics
基于归一化相关性度量（NRM）的模块化分解方法，捕获事件驱动变量的全信息流以解释时序图神经网络
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商行为序列建模中，若采用事件驱动图神经网络（如用户点击、购买事件），可借鉴 NRM 框架量化每个历史事件对当前推荐结果的贡献，生成可解释的归因报告。
- 模块化分解方法使复杂图神经网络的解释可系统构建，适用于多组件协同的推荐模型（如多兴趣提取模块叠加图卷积），可降低工程实现复杂度。
- 高阶交互分析能力能揭示多个事件（例如浏览、加购、收藏）的联动影响，帮助运营理解用户决策链条，优化推荐策略。
- 方法强调的归一化机制保证了跨层比较的公平性，可迁移到需要对比不同特征重要度的其他深度学习模型中。