Papers with Code · CC BY-SA 4.0

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아카이브 평가 51건 · 마지막 적재/변경 2026-10-30

평가 기록

과거 수집 기록이며 최신 순위가 아닙니다. 데이터셋 버전·split·실험 조건과 지표 방향이 검증되지 않은 결과는 직접 비교할 수 없습니다. 날짜는 논문 날짜이며 최신 평가일을 뜻하지 않습니다.

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원본 기록 순서 · 순위 미부여
모델	원본 지표·값	논문	구현
U2GNN (Unsupervised)	Accuracy 96.41%	Universal Graph Transformer Self-Attention Networks 2019-09-26	코드 1
ESA (Edge set attention, no positional encodings)	Accuracy 86.250±0.957	An end-to-end attention-based approach for learning on graphs 2024-02-16	코드 1
GAT	Accuracy 84.250±2.062	Graph Attention Networks 2017-10-30	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30 · 코드 31 · 코드 32 · 코드 33 · 코드 34 · 코드 35 · 코드 36 · 코드 37 · 코드 38 · 코드 39 · 코드 40 · 코드 41 · 코드 42 · 코드 43 · 코드 44 · 코드 45 · 코드 46 · 코드 47 · 코드 48 · 코드 49 · 코드 50 · 코드 51 · 코드 52 · 코드 53 · 코드 54 · 코드 55 · 코드 56 · 코드 57 · 코드 58 · 코드 59 · 코드 60 · 코드 61 · 코드 62 · 코드 63 · 코드 64 · 코드 65 · 코드 66 · 코드 67 · 코드 68 · 코드 69 · 코드 70 · 코드 71 · 코드 72 · 코드 73 · 코드 74 · 코드 75 · 코드 76 · 코드 77 · 코드 78 · 코드 79 · 코드 80 · 코드 81 · 코드 82 · 코드 83 · 코드 84 · 코드 85 · 코드 86 · 코드 87 · 코드 88 · 코드 89 · 코드 90 · 코드 91 · 코드 92 · 코드 93
MEWISPool	Accuracy 82.13%	Maximum Entropy Weighted Independent Set Pooling for Graph Neural Networks 2021-07-03	코드 1
GIN	Accuracy 81.250±3.775	How Powerful are Graph Neural Networks? 2018-10-01	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19
TokenGT	Accuracy 80.250±3.304	Pure Transformers are Powerful Graph Learners 2022-07-06	코드 1 · 코드 2
GATv2	Accuracy 80.000±2.739	How Attentive are Graph Attention Networks? 2021-05-30	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8
G_ResNet	Accuracy 79.90%	When Work Matters: Transforming Classical Network Structures to Graph CNN 2018-07-07	연결 없음
GCN	Accuracy 79.500±3.109	Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks 2016-09-09	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30 · 코드 31 · 코드 32 · 코드 33 · 코드 34 · 코드 35 · 코드 36 · 코드 37 · 코드 38 · 코드 39 · 코드 40 · 코드 41 · 코드 42 · 코드 43 · 코드 44 · 코드 45 · 코드 46 · 코드 47 · 코드 48 · 코드 49 · 코드 50 · 코드 51 · 코드 52 · 코드 53 · 코드 54 · 코드 55
GraphGPS	Accuracy 79.250±3.096	Recipe for a General, Powerful, Scalable Graph Transformer 2022-05-25	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
DUGNN	Accuracy 78.70%	Learning Universal Graph Neural Network Embeddings With Aid Of Transfer Learning 2019-09-22	코드 1
TFGW ADJ (L=2)	Accuracy 78.3%	Template based Graph Neural Network with Optimal Transport Distances 2022-05-31	코드 1
PNA	Accuracy 78.000±3.808	Principal Neighbourhood Aggregation for Graph Nets 2020-04-12	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8
sGIN	Accuracy 77.94%	Mutual Information Maximization in Graph Neural Networks 2019-05-21	코드 1 · 코드 2
Graphormer	Accuracy 77.500±2.646	Do Transformers Really Perform Bad for Graph Representation? 2021-06-09	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
SEG-BERT	Accuracy 77.2%	Segmented Graph-Bert for Graph Instance Modeling 2020-02-09	코드 1
U2GNN	Accuracy 77.04%	Universal Graph Transformer Self-Attention Networks 2019-09-26	코드 1
PIN	Accuracy 76.6%	Weisfeiler and Lehman Go Paths: Learning Topological Features via Path Complexes 2023-08-13	연결 없음
GIUNet	Accuracy 76%	Graph isomorphism UNet 2023-08-23	코드 1
Deep WL SGN(0,1,2)	Accuracy 75.70%	Subgraph Networks with Application to Structural Feature Space Expansion 2019-03-21	연결 없음
DropGIN	Accuracy 75.7%	DropGNN: Random Dropouts Increase the Expressiveness of Graph Neural Networks 2021-11-11	코드 1
WKPI-kcenters	Accuracy 75.4%	Learning metrics for persistence-based summaries and applications for graph classification 2019-04-27	코드 1
WEGL	Accuracy 75.4%	Wasserstein Embedding for Graph Learning 2020-06-16	코드 1
FactorGCN	Accuracy 75.3% Accuracy (10-fold) 75.3%	Factorizable Graph Convolutional Networks 2020-10-12	코드 1
GIN-0	Accuracy 75.1%	How Powerful are Graph Neural Networks? 2018-10-01	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19
Local Topological Profile (LTP)	Accuracy 74.5 ± 4.3 Accuracy (10-fold) 74.5 ± 4.3	Strengthening structural baselines for graph classification using Local Topological Profile 2023-05-01	코드 1
AWE	Accuracy 74.45%	Anonymous Walk Embeddings 2018-05-30	코드 1 · 코드 2
k-GNN	Accuracy 74.2%	Weisfeiler and Leman Go Neural: Higher-order Graph Neural Networks 2018-10-04	코드 1
Graph-JEPA	Accuracy 73.68%	Graph-level Representation Learning with Joint-Embedding Predictive Architectures 2023-09-27	코드 1
3-WL Kernel	Accuracy 73.5%	Weisfeiler and Leman Go Neural: Higher-order Graph Neural Networks 2018-10-04	코드 1