Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Cora

아카이브 평가 73건 · 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
Graph-Bert	Accuracy 84.3%	Graph-Bert: Only Attention is Needed for Learning Graph Representations 2020-01-15	코드 1 · 코드 2
GraphNAS	Accuracy 84.2% ± 1.0%	GraphNAS: Graph Neural Architecture Search with Reinforcement Learning 2019-04-22	코드 1
LDS-GNN	Accuracy 84.08 ± 0.4%	Learning Discrete Structures for Graph Neural Networks 2019-03-28	코드 1 · 코드 2
GAT (DGL)	Accuracy 83.98% ± 0.52%	Deep Graph Library: A Graph-Centric, Highly-Performant Package for Graph Neural Networks 2019-09-03	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7
GResNet(LoopyNet)	Accuracy 83.9%	GResNet: Graph Residual Network for Reviving Deep GNNs from Suspended Animation 2019-09-12	코드 1 · 코드 2
CT-Layer (PE)	Accuracy 83.66%	DiffWire: Inductive Graph Rewiring via the Lovász Bound 2022-06-15	코드 1 · 코드 2
AGNN-w/o share	Accuracy 83.6% ± 0.3%	Auto-GNN: Neural Architecture Search of Graph Neural Networks 2019-09-07	연결 없음
SPF-GCN	Accuracy 83.5%	Structure fusion based on graph convolutional networks for semi-supervised classification 2019-07-02	연결 없음
SEGCN	Accuracy 83.5% ± 0.4%	Every Node Counts: Self-Ensembling Graph Convolutional Networks for Semi-Supervised Learning 2018-09-26	코드 1
LGCN sub	Accuracy 83.3%	Large-Scale Learnable Graph Convolutional Networks 2018-08-12	코드 1
SF-GCN	Accuracy 83.3%	Structure fusion based on graph convolutional networks for semi-supervised classification 2019-07-02	연결 없음
GRACE	Accuracy 83.3% ± 0.4%	Deep Graph Contrastive Representation Learning 2020-06-07	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
hpGAT	Accuracy 83.1%	hpGAT: High-order Proximity Informed Graph Attention Network 2019-08-28	연결 없음
GAT	Accuracy 83.0% ± 0.7% Training Split fixed 20 per node Validation YES	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
N-GCN	Accuracy 83.0%	N-GCN: Multi-scale Graph Convolution for Semi-supervised Node Classification 2018-02-24	코드 1
GNN RH-U	Accuracy 83%	Certifiable Robustness and Robust Training for Graph Convolutional Networks 2019-06-28	코드 1
G3NN	Accuracy 82.9% Training Split 20 per node with early stopping set Validation YES	A Flexible Generative Framework for Graph-based Semi-supervised Learning 2019-05-26	코드 1
FIT-GNN	Accuracy 82.9% Inference Time (ms) 0.0019	FIT-GNN: Faster Inference Time for GNNs Using Coarsening 2024-10-19	코드 1
SDRF	Accuracy 82.76±0.23%	Understanding over-squashing and bottlenecks on graphs via curvature 2021-11-29	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
LoopyNet	Accuracy 82.6%	GResNet: Graph Residual Network for Reviving Deep GNNs from Suspended Animation 2019-09-12	코드 1 · 코드 2
GraphVAT	Accuracy 82.6%	Graph Adversarial Training: Dynamically Regularizing Based on Graph Structure 2019-02-20	코드 1
DGI	Accuracy 82.3 ± 0.6%	Deep Graph Infomax 2018-09-27	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11
GCN + AdaGraph (AG)	Accuracy 82.3%	Measuring and Relieving the Over-smoothing Problem for Graph Neural Networks from the Topological View 2019-09-07	연결 없음
APPNP	Accuracy 82.2% ± 1.5%	Fast Graph Representation Learning with PyTorch Geometric 2019-03-06	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6
SNoRe	Accuracy 82.2%	SNoRe: Scalable Unsupervised Learning of Symbolic Node Representations 2020-09-08	코드 1
GraphStar	Accuracy 82.1%	Graph Star Net for Generalized Multi-Task Learning 2019-06-21	코드 1
Graphite	Accuracy 82.1% ± 0.06%	Graphite: Iterative Generative Modeling of Graphs 2018-03-28	코드 1
MixHop	Accuracy 81.9% Training Split 20 per node Validation YES	MixHop: Higher-Order Graph Convolutional Architectures via Sparsified Neighborhood Mixing 2019-04-30	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
GraphScattering	Accuracy 81.9%	Graph Convolutional Neural Networks via Scattering 2018-03-31	코드 1
GWNN	Accuracy 81.6%	Graph Wavelet Neural Network 2019-04-12	코드 1