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Papers with Code · CC BY-SA 4.0

REDDIT-B

아카이브 평가 12건 · 마지막 적재/변경 2026-10-30

원본 데이터셋 링크 1

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
CRaWl	Accuracy 93.15	Walking Out of the Weisfeiler Leman Hierarchy: Graph Learning Beyond Message Passing 2021-02-17	코드 1
GAT-GC (f-Scaled)	Accuracy 92.57	Improving Attention Mechanism in Graph Neural Networks via Cardinality Preservation 2019-07-04	코드 1
GIN-0	Accuracy 92.4	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
DiffPool	Accuracy 92.1	Fast Graph Representation Learning with PyTorch Geometric 2019-03-06	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6
WEGL	Accuracy 92	Wasserstein Embedding for Graph Learning 2020-06-16	코드 1
Local Topological Profile (LTP)	Accuracy 91.1 ± 1.0 Accuracy (10-fold) 91.1 ± 1.0	Strengthening structural baselines for graph classification using Local Topological Profile 2023-05-01	코드 1
2-WL-GNN	Accuracy 89.4	A Novel Higher-order Weisfeiler-Lehman Graph Convolution 2020-07-01	코드 1
δ-2-LWL	Accuracy 89.0	Weisfeiler and Leman go sparse: Towards scalable higher-order graph embeddings 2019-04-02	코드 1
NDP	Accuracy 84.3	Hierarchical Representation Learning in Graph Neural Networks with Node Decimation Pooling 2019-10-24	코드 1
GraphSAGE	Accuracy 84.3	A Fair Comparison of Graph Neural Networks for Graph Classification 2019-12-20	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
ApproxRepSet	Accuracy 80.3	Rep the Set: Neural Networks for Learning Set Representations 2019-04-03	코드 1
Graph-JEPA	Accuracy 56.73	Graph-level Representation Learning with Joint-Embedding Predictive Architectures 2023-09-27	코드 1