论文标题：Learning from shortcut: a shortcut-guided approach for explainable graph learning

期刊：Frontiers of Computer Science

作者：Linan YUE, Qi LIU, Ye LIU, Weibo GAO, Fangzhou YAO

发表时间：18 Aug 2024

DOI： 10.1007/s11704-024-40452-4

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引用格式：

Linan YUE, Qi LIU, Ye LIU, Weibo GAO, Fangzhou YAO. Learning from shortcut: a shortcut-guided approach for explainable graph learning. Front. Comput. Sci., 2025, 19(8): 198338

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问题概述

针对自可解释图学习方法中提取解释不可信的问题，作者撰写了该研究论文。文章旨在提出基于捷径引导的图自可解释方法，通过学习捷径特征，进而规避“捷径学习”的陷阱，提升解释提取的忠实性与可信性。

技术步骤

本研究通过从捷径信息中学习，进而实现提取与捷径“冲突”的解释。具体而言，本研究包括两个训练阶段。在第一阶段，使用早停策略训练捷径引导器以捕捉捷径信息。在第二阶段，从捷径引导器生成的隐式捷径信息中学习，以识别哪些属性属于捷径，哪些与捷径“冲突”。最后，设计反事实数据增强的方法，生成多样化的训练数据，打破原有的数据分布，规避“捷径学习”的陷阱。

实验结果

在多个真实世界数据集上的实验结果表明，本文提出的基于捷径引导的可解释图学习方法，可有效提升解释提取的忠实性和可信性。同时，能够在分布外数据集上取得更优的泛化性能。

期刊简介

Frontiers of Computer Science （FCS）是由教育部主管、高等教育出版社和北京航空航天大学共同主办，南京大学支持，SpringerNature 公司海外发行的英文学术期刊。本刊于 2007 年创刊，月刊，全球发行。主要刊登计算机科学领域具有创新性的综述论文、研究论文等。本刊主编为周志华教授，共同主编为熊璋教授。编委会及青年 AE 团队由国内外知名学者及优秀青年学者组成。本刊被 SCI、Ei、DBLP、INSPEC、SCOPUS 和中国科学引文数据库（CSCD）核心库等收录，为 CCF 推荐B类期刊；两次入选“中国科技期刊国际影响力提升计划”；入选“第4届中国国际化精品科技期刊”；两次入选“中国科技期刊卓越行动计划”（一期梯队、二期领军）。

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