Papers with Code · CC BY-SA 4.0

CiteSeer with Public Split: fixed 20 nodes per class

아카이브 평가 40건 · 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
OGC	Accuracy 77.5	From Cluster Assumption to Graph Convolution: Graph-based Semi-Supervised Learning Revisited 2023-09-24	코드 1
GRAND	Accuracy 75.4 ± 0.4	Graph Random Neural Network for Semi-Supervised Learning on Graphs 2020-05-22	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9
LDS-GNN	Accuracy 75.0%	Learning Discrete Structures for Graph Neural Networks 2019-03-28	코드 1 · 코드 2
Graph-MLP + PGN	Accuracy 74.73 ± 0.6%	The Split Matters: Flat Minima Methods for Improving the Performance of GNNs 2023-06-15	코드 1
CPF-tra-APPNP	Accuracy 74.6%	Extract the Knowledge of Graph Neural Networks and Go Beyond it: An Effective Knowledge Distillation Framework 2021-03-04	코드 1
GraphMix(GCN)	Accuracy 74.52 ± 0.59	GraphMix: Improved Training of GNNs for Semi-Supervised Learning 2019-09-25	코드 1
G3NN	Accuracy 74.5%	A Flexible Generative Framework for Graph-based Semi-supervised Learning 2019-05-26	코드 1
SSP	Accuracy 74.28 ± 0.67%	Optimization of Graph Neural Networks with Natural Gradient Descent 2020-08-21	코드 1
GEM	Accuracy 74.2	Graph Entropy Minimization for Semi-supervised Node Classification 2023-05-31	코드 1
GGCM	Accuracy 74.2	From Cluster Assumption to Graph Convolution: Graph-based Semi-Supervised Learning Revisited 2023-09-24	코드 1
Truncated Krylov	Accuracy 73.86%	Break the Ceiling: Stronger Multi-scale Deep Graph Convolutional Networks 2019-06-05	코드 1
SSGC	Accuracy 73.6	Simple Spectral Graph Convolution 2021-01-01	코드 1 · 코드 2
OKDEEM	Accuracy 73.53	Graph Entropy Minimization for Semi-supervised Node Classification 2023-05-31	코드 1
GCNII	Accuracy 73.4%	Simple and Deep Graph Convolutional Networks 2020-07-04	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
SEGCN	Accuracy 73.4 ± 0.7	Every Node Counts: Self-Ensembling Graph Convolutional Networks for Semi-Supervised Learning 2018-09-26	코드 1
Snowball (tanh)	Accuracy 73.32%	Break the Ceiling: Stronger Multi-scale Deep Graph Convolutional Networks 2019-06-05	코드 1
DSGCN	Accuracy 73.3	Bridging the Gap Between Spectral and Spatial Domains in Graph Neural Networks 2020-03-26	코드 1 · 코드 2
DAGNN (Ours)	Accuracy 73.3 ± 0.6	Towards Deeper Graph Neural Networks 2020-07-18	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
GCN+GAugO	Accuracy 73.3 ± 1.1	Data Augmentation for Graph Neural Networks 2020-06-11	코드 1 · 코드 2
GCN	Accuracy 73.14± 0.67	Classic GNNs are Strong Baselines: Reassessing GNNs for Node Classification 2024-06-13	코드 1
AIR-GCN	Accuracy 72.9%	GraphAIR: Graph Representation Learning with Neighborhood Aggregation and Interaction 2019-11-05	코드 1
Snowball (linear)	Accuracy 72.85%	Break the Ceiling: Stronger Multi-scale Deep Graph Convolutional Networks 2019-06-05	코드 1
H-GCN	Accuracy 72.8%	Hierarchical Graph Convolutional Networks for Semi-supervised Node Classification 2019-02-13	코드 1
IncepGCN+DropEdge	Accuracy 72.70%	연결 없음 논문 날짜 미기재	연결 없음
EEM	Accuracy 72.63	Graph Entropy Minimization for Semi-supervised Node Classification 2023-05-31	코드 1
SuperGAT MX	Accuracy 72.6%	How to Find Your Friendly Neighborhood: Graph Attention Design with Self-Supervision 2022-04-11	코드 1 · 코드 2
GAT	Accuracy 72.5 ± 0.7%	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
G-APPNP	Accuracy 72%	Pre-train and Learn: Preserve Global Information for Graph Neural Networks 2019-10-27	코드 1
CoLinkDistMLP	Accuracy 70.96%	Distilling Self-Knowledge From Contrastive Links to Classify Graph Nodes Without Passing Messages 2021-06-16	코드 1 · 코드 2
CoLinkDist	Accuracy 70.79%	Distilling Self-Knowledge From Contrastive Links to Classify Graph Nodes Without Passing Messages 2021-06-16	코드 1 · 코드 2