GNNExplainer有什么作用？

GNNExplainer是一个用于解释图神经网络（GNN）决策的工具。它的作用是帮助用户理解GNN模型的预测结果，并解释模型在图数据上的决策过程。

具体来说，GNNExplainer可以通过计算节点和边的重要性指标来解释GNN模型对于每个节点和边的预测结果的影响程度。这些重要性指标可以帮助用户了解哪些节点和边是模型关注的重点，从而解释模型的决策方式。

此外，GNNExplainer还可以生成图形化的解释结果，例如，通过可视化展示重要节点和边的方式，直观地呈现模型的决策过程和解释结果。这使得用户可以更好地理解GNN模型的预测结果，并从中获得洞察和信任。

总而言之，GNNExplainer的作用是帮助用户解释和理解GNN模型在图数据上的决策过程和预测结果，从而提高对GNN模型的可解释性和信任度。