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Explanability for Heterogeneous Graphs

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#5.630 aberto em 7 de out. de 2022

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Description

🚀 Heterogeneous Graph Explanation

Explainability support for heterogeneous graphs. There exist simple ways to adapt current explainability methods into heterogeneous graphs. For example, we can use gradient-based methods by taking gradient with respect to adjacencies (edge_index) of different message types. We can also adapt GNNExplainer by creating a mask corresponding to each of the edge_index for different message types.

Thanks for the good points@Padarn and @wsad1! I'll discuss offline and update this issue with more details for things like HGTConv in a few days.

Tasks:

  • Extension of the current explainability framework to work for HeteroData objects.
  • Incorporate captum-based explainability implementation (such as SHAP, DeepLIFT) for HeteroData.
  • Potential extension to hypergraph use cases (where the graph data is represented as nodes and a set of hyperedges which can connect more than 2 nodes).

Alternatives

No response

Additional context

No response

Guia do colaborador

Direção de pesquisa
Investigue como estender os métodos de explicabilidade existentes (por exemplo, baseados em gradiente, GNNExplainer) para grafos heterogêneos criando máscaras separadas para cada tipo de mensagem ou tipo de aresta.
Pilha de tecnologia
pythonpytorch
Domain
machine learningbackend
Tipo Issue
Funcionalidade
DifficultyDificuldade de implementação estimada para um novo contribuidor, de 1 para alterações muito pequenas a 5 para trabalho de nível especializado.
2
Tempo estimadoUm intervalo de tempo aproximado para um colaborador experiente investigar, implementar, testar e preparar um pull request.
1-2 dias
Status da atividadeQuão disponível o issue aparece agora: novo, ativo, obsoleto, bloqueado ou aguardando entrada do mantenedor.
Ativo
ClarityCom que clareza o issue explica a mudança esperada, os critérios de aceitação e a próxima etapa.
Precisa de investigação
Prerequisites
PythonPyTorch
Simpatia para novatosUma pontuação de 1 a 100 que estima o quão acessível este issue é para colaboradores iniciantes.
40