可解释的图神经网络模型

可解释的图神经网络模型是指能够对模型的输出进行解释的图神经网络模型。通常情况下，图神经网络模型的输出是节点或边的标签或概率。在需要对模型的输出进行解释的场景中，比如医学诊断、金融风险评估等，可解释的模型可以提供更好的可信度和可靠性。

一种常见的可解释的图神经网络模型是基于图注意力机制的模型，比如GAT（Graph Attention Networks）。GAT将节点之间的相互作用建模为一张图，通过注意力机制学习节点之间的权重，从而实现节点之间的信息传递。GAT的输出可以通过可视化注意力权重的方式进行解释，从而理解模型为什么会做出特定的预测或决策。

另外，还有一些基于规则或解释式的图神经网络模型，比如基于逻辑推理的模型和基于符号推理的模型，这些模型可以通过符号化的方式对模型的输出进行解释，从而提高模型的可解释性和可信度。