由于kl散度非负，且log(p/q)<=KL(p||q)，即可推得在原始图和原型已知情况下的子图条件分布与先验分布的对数似然比的期望减去两子图分布的kl散度小于等于条件分布与先验分布的 KL 散度的期望。首先是对每个子图嵌入h(由GNN得到)，计算其与所有原型的余弦相似度，根据相似度，将子图分配到相似度最高的原型簇。首当其冲的便是如何给出全局级别的解释，单个级别的解释其实在模型操作层面已经比较成熟