Papers with Code · CC BY-SA 4.0

PPI

아카이브 평가 24건 · 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.

표가 화면보다 넓으면 좌우로 스크롤하여 논문과 구현 링크를 확인하세요.

원본 기록 순서 · 순위 미부여
모델	원본 지표·값	논문	구현
g2-MLP	F1 99.71	A Proposal of Multi-Layer Perceptron with Graph Gating Unit for Graph Representation Learning and its Application to Surrogate Model for FEM 2022-07-11	코드 1
GCNII*	F1 99.56	Simple and Deep Graph Convolutional Networks 2020-07-04	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
GraphSAINT	F1 99.50	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
SGAS	F1 99.46	SGAS: Sequential Greedy Architecture Search 2019-11-30	코드 1
DenseMRGCN-14	F1 99.43	DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs 2019-10-15	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
ResMRGCN-28	F1 99.41	DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs 2019-10-15	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
GraphStar	F1 99.4	Graph Star Net for Generalized Multi-Task Learning 2019-06-21	코드 1
GCN + SAF	F1 99.38 ± 0.01%	The Split Matters: Flat Minima Methods for Improving the Performance of GNNs 2023-06-15	코드 1
Cluster-GCN	F1 99.36	Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks 2019-05-20	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6
GAT + PGN	F1 99.34 ± 0.02%	The Split Matters: Flat Minima Methods for Improving the Performance of GNNs 2023-06-15	코드 1
DSGCN	F1 99.09 ± 0.03	Bridging the Gap Between Spectral and Spatial Domains in Graph Neural Networks 2020-03-26	코드 1 · 코드 2
GaAN	F1 98.7	GaAN: Gated Attention Networks for Learning on Large and Spatiotemporal Graphs 2018-03-20	코드 1
GraphNAS	F1 98.6 ± 0.1	GraphNAS: Graph Neural Architecture Search with Reinforcement Learning 2019-04-22	코드 1
JK-LSTM	F1 97.6	Representation Learning on Graphs with Jumping Knowledge Networks 2018-06-09	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
VQ-GNN (GAT)	F1 97.37	VQ-GNN: A Universal Framework to Scale up Graph Neural Networks using Vector Quantization 2021-10-27	코드 1
GAT	F1 97.3	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
SIGN	F1 96.50	SIGN: Scalable Inception Graph Neural Networks 2020-04-23	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
ClusterGCN	F1 92.9	Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks 2019-05-20	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6
LGCN	F1 77.2	Large-Scale Learnable Graph Convolutional Networks 2018-08-12	코드 1
GRACE	F1 66.2 Micro-F1 66.2	Deep Graph Contrastive Representation Learning 2020-06-07	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
GraphSAGE	F1 61.2	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
PairE	Micro F1 94.83	Graph Representation Learning Beyond Node and Homophily 2022-03-03	코드 1
node2vec	Macro-F1 0.1791	node2vec: Scalable Feature Learning for Networks 2016-07-03	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
DeepWalk	Macro-F1 0.1768	node2vec: Scalable Feature Learning for Networks 2016-07-03	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