Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Pubmed

아카이브 평가 70건 · 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
MixHop	Accuracy 80.8% 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
MTGAE	Accuracy 80.40% Training Split 20 per node Validation YES	Multi-Task Graph Autoencoders 2018-11-07	코드 1
HGCN	Accuracy 80.3%	Hyperbolic Graph Convolutional Neural Networks 2019-10-28	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
Cleora	Accuracy 80.2	Cleora: A Simple, Strong and Scalable Graph Embedding Scheme 2021-02-03	코드 1 · 코드 2
SPF-GCN	Accuracy 80.0%	Structure fusion based on graph convolutional networks for semi-supervised classification 2019-07-02	연결 없음
JK (Heat Diffusion)	Accuracy 79.95%	Diffusion Improves Graph Learning 2019-10-28	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
AdaGCN	Accuracy 79.76 ± 0.27	AdaGCN: Adaboosting Graph Convolutional Networks into Deep Models 2019-08-14	코드 1
APPNP	Accuracy 79.73 ± 0.31 Validation YES	Predict then Propagate: Graph Neural Networks meet Personalized PageRank 2018-10-14	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
GOCN	Accuracy 79.7%	Robust Graph Data Learning via Latent Graph Convolutional Representation 2019-04-26	연결 없음
AGNN-w/o share	Accuracy 79.7 ± 0.4%	Auto-GNN: Neural Architecture Search of Graph Neural Networks 2019-09-07	연결 없음
GraphNAS	Accuracy 79.6 ± 0.4%	GraphNAS: Graph Neural Architecture Search with Reinforcement Learning 2019-04-22	코드 1
Graph U-Nets	Accuracy 79.6 ± 0.2%	Graph U-Nets 2019-05-11	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
LGCN sub	Accuracy 79.5%	Large-Scale Learnable Graph Convolutional Networks 2018-08-12	코드 1
N-GCN	Accuracy 79.5%	N-GCN: Multi-scale Graph Convolution for Semi-supervised Node Classification 2018-02-24	코드 1
DifNet	Accuracy 79.5%	Get Rid of Suspended Animation Problem: Deep Diffusive Neural Network on Graph Semi-Supervised Classification 2020-01-22	코드 1 · 코드 2
alpha-LoNGAE	Accuracy 79.40%	Learning to Make Predictions on Graphs with Autoencoders 2018-02-23	코드 1 · 코드 2
APPNP	Accuracy 79.4 ± 2.2	Fast Graph Representation Learning with PyTorch Geometric 2019-03-06	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6
Graphite	Accuracy 79.3 ± 0.03	Graphite: Iterative Generative Modeling of Graphs 2018-03-28	코드 1
SF-GCN	Accuracy 79.3%	Structure fusion based on graph convolutional networks for semi-supervised classification 2019-07-02	연결 없음
Graph-Bert	Accuracy 79.3%	Graph-Bert: Only Attention is Needed for Learning Graph Representations 2020-01-15	코드 1 · 코드 2
GWNN	Accuracy 79.1%	Graph Wavelet Neural Network 2019-04-12	코드 1
SDRF	Accuracy 79.10±0.11	Understanding over-squashing and bottlenecks on graphs via curvature 2021-11-29	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
GAT	Accuracy 79.0 ± 0.3% Training Split fixed 20 per node Validation YES F1-Score 79.0	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
GCN	Accuracy 79.0	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
Caps2NE	Accuracy 78.45%	A Capsule Network-based Model for Learning Node Embeddings 2019-11-12	코드 1
G3NN	Accuracy 78.4% 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
TREE-G	Accuracy 78.0	TREE-G: Decision Trees Contesting Graph Neural Networks 2022-07-06	코드 1
GCN + AdaGraph (AG)	Accuracy 77.4 ± 0.2	Measuring and Relieving the Over-smoothing Problem for Graph Neural Networks from the Topological View 2019-09-07	연결 없음
Graph InfoClust (GIC)	Accuracy 77.4 ± 1.9	Graph InfoClust: Leveraging cluster-level node information for unsupervised graph representation learning 2020-09-15	코드 1 · 코드 2
GraphStar	Accuracy 77.2%	Graph Star Net for Generalized Multi-Task Learning 2019-06-21	코드 1