A network analysis-based framework to understand the representation dynamics of graph neural networks

Il lavoro che vi proponiamo questa settimana esplora l’applicazione della teoria delle reti sociali per analizzare il comportamento delle Graph Neural Networks (GNN).
Il nostro innovativo framework esamina le differenze tra il grafo in input e quello ricostruito dalle rappresentazioni apprese dalla GNN. Attraverso queste differenze, sviluppiamo una metrica che incorpora specifiche caratteristiche del grafo in input direttamente nel processo di apprendimento della GNN, portando a un significativo miglioramento delle performance del modello.

Il paper è disponibile al seguente link: https://link.springer.com/article/10.1007/s00521-023-09181-w