genius

아카이브 평가 26건 · 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
ClenshawGCN	1:1 Accuracy 91.69 ± 0.25	Clenshaw Graph Neural Networks 2022-10-29	코드 1
ACM-GCN	1:1 Accuracy 91.44 ± 0.08	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
ACM-GCN++	1:1 Accuracy 91.4 ± 0.07	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
ACM-GCN+	1:1 Accuracy 91.33 ± 0.11	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
ACMII-GCN	1:1 Accuracy 91.19 ± 0.16	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
ACMII-GCN+	1:1 Accuracy 91.13 ± 0.09	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
ACMII-GCN++	1:1 Accuracy 91.01 ± 0.18	Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks 2022-10-14	코드 1
GloGNN++	1:1 Accuracy 90.91 ± 0.13	Finding Global Homophily in Graph Neural Networks When Meeting Heterophily 2022-05-15	코드 1
OptBasisGNN	1:1 Accuracy 90.83±0.11	Graph Neural Networks with Learnable and Optimal Polynomial Bases 2023-02-24	코드 1
LINKX	1:1 Accuracy 90.77 ± 0.27	Large Scale Learning on Non-Homophilous Graphs: New Benchmarks and Strong Simple Methods 2021-10-27	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
GloGNN	1:1 Accuracy 90.66 ± 0.11	Finding Global Homophily in Graph Neural Networks When Meeting Heterophily 2022-05-15	코드 1
MixHop	1:1 Accuracy 90.58 ± 0.16	MixHop: Higher-Order Graph Convolutional Architectures via Sparsified Neighborhood Mixing 2019-04-30	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
GCNII	1:1 Accuracy 90.24 ± 0.09	Simple and Deep Graph Convolutional Networks 2020-07-04	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
GPRGCN	1:1 Accuracy 90.05 ± 0.31	Adaptive Universal Generalized PageRank Graph Neural Network 2020-06-14	코드 1
GCNJK	1:1 Accuracy 89.30 ± 0.19	Large Scale Learning on Non-Homophilous Graphs: New Benchmarks and Strong Simple Methods 2021-10-27	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
GCN	1:1 Accuracy 87.42 ± 0.37	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
MLP	1:1 Accuracy 86.68 ± 0.09	Large Scale Learning on Non-Homophilous Graphs: New Benchmarks and Strong Simple Methods 2021-10-27	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
APPNP	1:1 Accuracy 85.36 ± 0.62	Predict then Propagate: Graph Neural Networks meet Personalized PageRank 2018-10-14	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
C&S 2-hop	1:1 Accuracy 84.94 ± 0.49	Combining Label Propagation and Simple Models Out-performs Graph Neural Networks 2020-10-27	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7
C&S 1-hop	1:1 Accuracy 82.93 ± 0.15	Combining Label Propagation and Simple Models Out-performs Graph Neural Networks 2020-10-27	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7
SGC 1-hop	1:1 Accuracy 82.36 ± 0.37	Simplifying Graph Convolutional Networks 2019-02-19	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7
SGC 2-hop	1:1 Accuracy 82.10 ± 0.14	Simplifying Graph Convolutional Networks 2019-02-19	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7
LINK	1:1 Accuracy 73.56 ± 0.14	Large Scale Learning on Non-Homophilous Graphs: New Benchmarks and Strong Simple Methods 2021-10-27	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
L Prop 2-hop	1:1 Accuracy 67.04 ± 0.20	Large Scale Learning on Non-Homophilous Graphs: New Benchmarks and Strong Simple Methods 2021-10-27	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
L Prop 1-hop	1:1 Accuracy 66.02 ± 0.16	Large Scale Learning on Non-Homophilous Graphs: New Benchmarks and Strong Simple Methods 2021-10-27	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
GATJK	1:1 Accuracy 56.70 ± 2.07	Large Scale Learning on Non-Homophilous Graphs: New Benchmarks and Strong Simple Methods 2021-10-27	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5