Papers with Code · CC BY-SA 4.0

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아카이브 평가 33건 · 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
GNNDLD	1:1 Accuracy 86.3±1.24	GNNDLD: Graph Neural Network with Directional Label Distribution 2024-02-26	연결 없음
FAGCN	1:1 Accuracy 82.37 ± 1.46	Beyond Low-frequency Information in Graph Convolutional Networks 2021-01-04	코드 1
ACM-GCNII	1:1 Accuracy 82.28 ± 1.12	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
ACMII-Snowball-2	1:1 Accuracy 82.07 ± 1.04	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
ACMII-GCN+	1:1 Accuracy 81.87 ± 1.38	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
GCNII*	1:1 Accuracy 81.83 ± 1.78	Simple and Deep Graph Convolutional Networks 2020-07-04	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
ACM-GCN++	1:1 Accuracy 81.83 ± 1.65	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
ACMII-GCN	1:1 Accuracy 81.79 ± 0.95	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
ACMII-GCN++	1:1 Accuracy 81.76 ± 1.25	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
ACM-GCNII*	1:1 Accuracy 81.69 ± 1.25	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
ACM-GCN+	1:1 Accuracy 81.65 ± 1.48	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
GCNII	1:1 Accuracy 81.58 ± 1.3	Simple and Deep Graph Convolutional Networks 2020-07-04	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
ACM-Snowball-2	1:1 Accuracy 81.58 ± 1.23	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
ACMII-Snowball-3	1:1 Accuracy 81.56 ± 1.15	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
Snowball-2	1:1 Accuracy 81.53 ± 1.71	Break the Ceiling: Stronger Multi-scale Deep Graph Convolutional Networks 2019-06-05	코드 1
GCN	1:1 Accuracy 81.39 ± 1.23	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
ACM-Snowball-3	1:1 Accuracy 81.32 ± 0.97	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
ACM-SGC-1	1:1 Accuracy 80.96 ± 0.93	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
Snowball-3	1:1 Accuracy 80.93 ± 1.32	Break the Ceiling: Stronger Multi-scale Deep Graph Convolutional Networks 2019-06-05	코드 1
ACM-SGC-2	1:1 Accuracy 80.93 ± 1.16	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
SGC-2	1:1 Accuracy 80.75 ± 1.15	Simplifying Graph Convolutional Networks 2019-02-19	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7
BernNet	1:1 Accuracy 80.09 ± 0.79	BernNet: Learning Arbitrary Graph Spectral Filters via Bernstein Approximation 2021-06-21	코드 1
H2GCN	1:1 Accuracy 79.97 ± 0.69	Beyond Low-frequency Information in Graph Convolutional Networks 2021-01-04	코드 1
SGC-1	1:1 Accuracy 79.66 ± 0.75	Simplifying Graph Convolutional Networks 2019-02-19	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7
GraphSAGE	1:1 Accuracy 78.24 ± 0.30	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
Geom-GCN*	1:1 Accuracy 77.99	Geom-GCN: Geometric Graph Convolutional Networks 2020-02-13	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
MLP-2	1:1 Accuracy 76.25 ± 0.28	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
GAT+JK	1:1 Accuracy 74.49 ± 2.76	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
GCN+JK	1:1 Accuracy 73.77 ± 1.85	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
APPNP	1:1 Accuracy 68.59 ± 0.30	Predict then Propagate: Graph Neural Networks meet Personalized PageRank 2018-10-14	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5