模型可解释问题一向都是一个玄学问题，主要核心问题在于怎么评估一个好的模型解释器。在以往的工作中，图解释性模型往往是取一个边集合，并且将边集合得到的子图预测结果与真实标签做对比然后算一个acc，然而，本文作者则认为如果将解释结果与真实情况对比的话实际上并不是特别靠谱。因此，本文主要提出了几种更贴切于解释性方法的评估数据，包括感染检测，社区检测，负样本评估。

论文地址：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3447548.3467283