Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Texas (60%/20%/20% random splits)

아카이브 평가 36건 · 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
ACM-GCN++	1:1 Accuracy 96.56 ± 2	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
ACM-Snowball-2	1:1 Accuracy 95.74 ± 2.22	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
ACMII-GCN+	1:1 Accuracy 95.41 ± 2.82	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
ACMII-Snowball-2	1:1 Accuracy 95.25 ± 1.55	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
ACMII-GCN	1:1 Accuracy 95.08 ± 2.07	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
ACM-GCN+	1:1 Accuracy 94.92 ± 2.79	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
ACM-Snowball-3	1:1 Accuracy 94.75 ± 2.41	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
ACMII-Snowball-3	1:1 Accuracy 94.75 ± 3.09	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
ACMII-GCN++	1:1 Accuracy 94.75 ± 2.91	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
NFGNN	1:1 Accuracy 94.03±0.82	Node-oriented Spectral Filtering for Graph Neural Networks 2022-12-07	코드 1
ACM-SGC-1	1:1 Accuracy 93.61 ± 1.55	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
ACM-SGC-2	1:1 Accuracy 93.44 ± 2.54	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
ACM-GCNII*	1:1 Accuracy 93.28 ± 2.79	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
BernNet	1:1 Accuracy 93.12 ± 0.65	BernNet: Learning Arbitrary Graph Spectral Filters via Bernstein Approximation 2021-06-21	코드 1
GPRGNN	1:1 Accuracy 92.92 ± 0.61	Adaptive Universal Generalized PageRank Graph Neural Network 2020-06-14	코드 1
ACM-GCNII	1:1 Accuracy 92.46 ± 1.97	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
MLP-2	1:1 Accuracy 92.26 ± 0.71	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
APPNP	1:1 Accuracy 91.18 ± 0.70	Predict then Propagate: Graph Neural Networks meet Personalized PageRank 2018-10-14	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
FAGCN	1:1 Accuracy 88.85 ± 4.39	Beyond Low-frequency Information in Graph Convolutional Networks 2021-01-04	코드 1
GCNII*	1:1 Accuracy 88.52 ± 3.02	Simple and Deep Graph Convolutional Networks 2020-07-04	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
HH-GraphSAGE	1:1 Accuracy 85.95 ± 6.42	Half-Hop: A graph upsampling approach for slowing down message passing 2023-08-17	코드 1
H2GCN	1:1 Accuracy 85.90 ± 3.53	Beyond Homophily in Graph Neural Networks: Current Limitations and Effective Designs 2020-06-20	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
SGC-1	1:1 Accuracy 83.28 ± 5.43	Simplifying Graph Convolutional Networks 2019-02-19	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7
GCN	1:1 Accuracy 83.11 ± 3.2	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
Snowball-2	1:1 Accuracy 83.11 ± 3.2	Break the Ceiling: Stronger Multi-scale Deep Graph Convolutional Networks 2019-06-05	코드 1
Snowball-3	1:1 Accuracy 83.11 ± 3.2	Break the Ceiling: Stronger Multi-scale Deep Graph Convolutional Networks 2019-06-05	코드 1
GCNII	1:1 Accuracy 82.46 ± 4.58	Simple and Deep Graph Convolutional Networks 2020-07-04	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
SGC-2	1:1 Accuracy 81.31 ± 3.3	Simplifying Graph Convolutional Networks 2019-02-19	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7
GCN+JK	1:1 Accuracy 80.66 ± 1.91	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
HH-GAT	1:1 Accuracy 80.54 ± 4.80	Half-Hop: A graph upsampling approach for slowing down message passing 2023-08-17	코드 1