本研究解决了欧洲人工智能法案对图神经网络（gnns）带来的独特挑战，强调了数据管理、数据治理、鲁棒性、人类监督和隐私的法律要求。论文提出了确保gnn合规的新方法，并深入分析了偏见、鲁棒性、可解释性和隐私问题，提供了针对新立法框架下gnn的具体指导，这些贡献填补了相关研究空白。
图神经网络在机器学习中表现出色，但复杂的数据表示影响了预测的可理解性和信任度。本研究为非技术专家提供易于理解的解释，并提出以人为中心的设计要求，通过两个原型示例展示建议。
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