← Node Classification

Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Reddit

아카이브 평가 16건 · 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.

표가 화면보다 넓으면 좌우로 스크롤하여 논문과 구현 링크를 확인하세요.

원본 기록 순서 · 순위 미부여
모델	원본 지표·값	논문	구현
BNS-GCN	Accuracy 97.17%	BNS-GCN: Efficient Full-Graph Training of Graph Convolutional Networks with Partition-Parallelism and Random Boundary Node Sampling 2022-03-21	코드 1 · 코드 2
CoFree-GNN	Accuracy 97.14±0.02%	Communication-Free Distributed GNN Training with Vertex Cut 2023-08-06	연결 없음
shaDow-GAT	Accuracy 97.13%	Decoupling the Depth and Scope of Graph Neural Networks 2022-01-19	코드 1
shaDow-SAGE	Accuracy 97.03%	Decoupling the Depth and Scope of Graph Neural Networks 2022-01-19	코드 1
JKNet+DropEdge	Accuracy 97.02%	DropEdge: Towards Deep Graph Convolutional Networks on Node Classification 2019-07-25	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7
GraphSAINT	Accuracy 97.0%	GraphSAINT: Graph Sampling Based Inductive Learning Method 2019-07-10	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8
EnGCN	Accuracy 96.65%	A Comprehensive Study on Large-Scale Graph Training: Benchmarking and Rethinking 2022-10-14	코드 1 · 코드 2
SIGN	Accuracy 96.60%	SIGN: Scalable Inception Graph Neural Networks 2020-04-23	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
ASGCN	Accuracy 96.27%	Adaptive Sampling Towards Fast Graph Representation Learning 2018-09-14	코드 1 · 코드 2
PCAPass + XGBoost	Accuracy 96.26 ± 0.02%	Dimensionality Reduction Meets Message Passing for Graph Node Embeddings 2022-02-01	코드 1
SSGC	Accuracy 95.3	Simple Spectral Graph Convolution 2021-01-01	코드 1 · 코드 2
VQ-GNN (SAGE-Mean)	Accuracy 94.5 ± .0024	VQ-GNN: A Universal Framework to Scale up Graph Neural Networks using Vector Quantization 2021-10-27	코드 1
GraphSAGE	Accuracy 94.32%	Inductive Representation Learning on Large Graphs 2017-06-07	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
FastGCN	Accuracy 93.70%	FastGCN: Fast Learning with Graph Convolutional Networks via Importance Sampling 2018-01-30	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
TGCL+ResNet	Accuracy 81.06±1.18%	Deeper-GXX: Deepening Arbitrary GNNs 2021-10-26	연결 없음
GRACE	Micro-F1 94.2 ± 0.0	Deep Graph Contrastive Representation Learning 2020-06-07	코드 1 · 코드 2 · 코드 3