各位同学、各位同事，大家好！ 今天，我们齐聚一堂，探讨一个在当前人工智能领域，尤其是图神经网络（GNNs）研究中日益凸显的重要议题——如何理解和量化图结构中各个功能模块对最终模型输出的贡献。随着GNNs在社交网络分析、推荐系统、生物信息学等众多领域的广泛应用，它们强大的表示学习能力令人瞩目。然而，与传统的深度学习模型一样，GNNs也常常被视为“黑箱”，其内部决策机制不透明，这在需要高可信度或可解释性的场景中构成了重大挑战。 我们今天的主题是：“利用 ‘Ablation Studies in Graphs’：通过禁用特定节点，量化该功能模块对最终答案的贡献率”。这个题目听起来有些学术，但其核心思想非常直观：如果我们想知道一个组件有多重要，就把它拿掉，看看系统会发生什么变化。 这就好比在汽车引擎中，你想知道某个火花塞是否正常工作，最直接的方法就是暂时把它禁用，然后观察引擎的运行状况。在图领域，这个“组件”就是图中的节点，而“禁用”则对应着我们今天要深入讨论的“消融”（Ablation）操作。 本讲座旨在为您提供一个全面且深入的视角，理解图消融研究的理论基础、实践方法 …
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