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Papers with Code · CC BY-SA 4.0

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아카이브 평가 20건 · 마지막 적재/변경

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
모델원본 지표·값논문구현
GLEM+GIANT+GAMLP
Test Accuracy
0.7037 ± 0.0002
Validation Accuracy
0.7354 ± 0.0001
Number of params
154775375
Ext. data
Yes
Learning on Large-scale Text-attributed Graphs via Variational Inference
2022-10-26
코드 1 · 코드 2
GIANT-XRT+GAMLP+RLU (use raw text)
Test Accuracy
0.6967 ± 0.0005
Validation Accuracy
0.7305 ± 0.0004
Number of params
21551631
Ext. data
Yes
Node Feature Extraction by Self-Supervised Multi-scale Neighborhood Prediction
2021-10-29
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
GAMLP+RLU+SCR
Test Accuracy
0.6842 ± 0.0015
Validation Accuracy
0.7188 ± 0.0007
Number of params
67560875
Ext. data
No
SCR: Training Graph Neural Networks with Consistency Regularization
2021-12-08
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
SAGN+SLE (4 stages)
Test Accuracy
0.6830 ± 0.0008
Validation Accuracy
0.7163 ± 0.0007
Number of params
8556888
Ext. data
No
Scalable and Adaptive Graph Neural Networks with Self-Label-Enhanced training
2021-04-19
코드 1
GAMLP+RLU
Test Accuracy
0.6825 ± 0.0011
Validation Accuracy
0.7159 ± 0.0005
Number of params
16308751
Ext. data
No
연결 없음
논문 날짜 미기재
연결 없음
GAMLP+SCR-m
Test Accuracy
0.6816 ± 0.0012
Validation Accuracy
0.7186 ± 0.0008
Number of params
67560875
Ext. data
No
SCR: Training Graph Neural Networks with Consistency Regularization
2021-12-08
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
GAMLP+SCR
Test Accuracy
0.6814 ± 0.0008
Validation Accuracy
0.7190 ± 0.0007
Number of params
67560875
Ext. data
No
SCR: Training Graph Neural Networks with Consistency Regularization
2021-12-08
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
FSGNN
Test Accuracy
0.6807 ± 0.0006
Validation Accuracy
0.7175 ± 0.0007
Number of params
16453301
Ext. data
No
Improving Graph Neural Networks with Simple Architecture Design
2021-05-17
코드 1
SAGN+SLE
Test Accuracy
0.6800 ± 0.0015
Validation Accuracy
0.7131 ± 0.0010
Number of params
8556888
Ext. data
No
Scalable and Adaptive Graph Neural Networks with Self-Label-Enhanced training
2021-04-19
코드 1
GAMLP
Test Accuracy
0.6771 ± 0.0020
Validation Accuracy
0.7117 ± 0.0014
Number of params
16308751
Ext. data
No
연결 없음
논문 날짜 미기재
연결 없음
TransformerConv
Test Accuracy
0.6736 ± 0.0010
Validation Accuracy
0.7172 ± 0.0005
Number of params
883378
Ext. data
No
Masked Label Prediction: Unified Message Passing Model for Semi-Supervised Classification
2020-09-08
코드 1 · 코드 2 · 코드 3
shaDow-GAT
Test Accuracy
0.6708±0.0017
Validation Accuracy
0.7073± 0.0011
Number of params
4205544
Ext. data
No
Decoupling the Depth and Scope of Graph Neural Networks
2022-01-19
코드 1
GraphSAGE_res_incep
Test Accuracy
0.6706 ± 0.0017
Validation Accuracy
0.7032 ± 0.0011
Number of params
5755172
Ext. data
No
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
SAGN
Test Accuracy
0.6675 ± 0.0084
Validation Accuracy
0.7034 ± 0.0099
Number of params
6098092
Ext. data
No
Scalable and Adaptive Graph Neural Networks with Self-Label-Enhanced training
2021-04-19
코드 1
SIGN-XL
Test Accuracy
0.6606 ± 0.0019
Validation Accuracy
0.6984 ± 0.0006
Number of params
7180460
Ext. data
No
SIGN: Scalable Inception Graph Neural Networks
2020-04-23
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
PCAPass + LightGBM
Test Accuracy
0.6591 ± 0.0003
Validation Accuracy
0.6982 ± 0.0002
Number of params
0
Ext. data
No
Dimensionality Reduction Meets Message Passing for Graph Node Embeddings
2022-02-01
코드 1
SIGN
Test Accuracy
0.6568 ± 0.0006
Validation Accuracy
0.6932 ± 0.0006
Number of params
1008812
Ext. data
No
SIGN: Scalable Inception Graph Neural Networks
2020-04-23
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
SGC
Test Accuracy
0.6329 ± 0.0019
Validation Accuracy
0.6648 ± 0.0020
Number of params
144044
Ext. data
No
Simplifying Graph Convolutional Networks
2019-02-19
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7
Node2vec
Test Accuracy
0.5560 ± 0.0023
Validation Accuracy
0.5807 ± 0.0028
Number of params
14215818412
Ext. data
No
node2vec: Scalable Feature Learning for Networks
2016-07-03
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
MLP
Test Accuracy
0.4724 ± 0.0031
Validation Accuracy
0.4960 ± 0.0029
Number of params
144044
Ext. data
No
Open Graph Benchmark: Datasets for Machine Learning on Graphs
2020-05-02
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