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Papers with Code · CC BY-SA 4.0

ogbn-mag

아카이브 평가 39건 · 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.

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원본 기록 순서 · 순위 미부여
모델원본 지표·값논문구현
LDHGNN
Test Accuracy
0.8789 ± 0.0024
Validation Accuracy
0.8836 ± 0.0028
Number of params
7720368
Ext. data
No
연결 없음
논문 날짜 미기재
연결 없음
CLGNN
Test Accuracy
0.7956 ± 0.0047
Validation Accuracy
0.8021 ± 0.0020
Number of params
7720368
Ext. data
No
Loss-aware Curriculum Learning for Heterogeneous Graph Neural Networks
2024-02-29
코드 1
HGAMLP+LP+MS(LINE embs)
Test Accuracy
0.5794 ± 0.0018
Validation Accuracy
0.5997 ± 0.0012
Number of params
8469021
Ext. data
No
연결 없음
논문 날짜 미기재
연결 없음
LMSPS (w/o embs)
Test Accuracy
0.5784 ± 0.0022
Validation Accuracy
0.5951 ± 0.0007
Number of params
16470044
Ext. data
No
Long-range Meta-path Search on Large-scale Heterogeneous Graphs
2023-07-17
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
RpHGNN+LP+CR (LINE embs)
Test Accuracy
0.5773 ± 0.0012
Validation Accuracy
0.5973 ± 0.0008
Number of params
7720368
Ext. data
No
Efficient Heterogeneous Graph Learning via Random Projection
2023-10-23
코드 1
LMSPS(w/o ComplEx embs)
Test Accuracy
0.5767 ± 0.0015
Validation Accuracy
0.5902 ± 0.0016
Number of params
16470044
Ext. data
No
Long-range Meta-path Search on Large-scale Heterogeneous Graphs
2023-07-17
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
PSHGCN (ComplEx embs)
Test Accuracy
0.5752 ± 0.0011
Validation Accuracy
0.5943 ± 0.0015
Number of params
4852434
Ext. data
No
Spectral Heterogeneous Graph Convolutions via Positive Noncommutative Polynomials
2023-05-31
코드 1 · 코드 2
PSHGCN
Test Accuracy
0.5752 ± 0.0011
Validation Accuracy
0.5943 ± 0.0015
Number of params
4852434
Ext. data
No
Spectral Heterogeneous Graph Convolutions via Positive Noncommutative Polynomials
2023-05-31
코드 1 · 코드 2
LDMLP(w/o ComplEx embs)
Test Accuracy
0.5739 ± 0.0012
Validation Accuracy
0.5888 ± 0.0015
Number of params
13177884
Ext. data
No
Long-range Meta-path Search on Large-scale Heterogeneous Graphs
2023-07-17
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
SeHGNN (ComplEx embs)
Test Accuracy
0.5719 ± 0.0012
Validation Accuracy
0.5917 ± 0.0009
Number of params
8371231
Ext. data
No
Simple and Efficient Heterogeneous Graph Neural Network
2022-07-06
코드 1 · 코드 2
SeHGNN
Test Accuracy
0.5671 ± 0.0014
Validation Accuracy
0.5870 ± 0.0008
Number of params
8371231
Ext. data
No
Simple and Efficient Heterogeneous Graph Neural Network
2022-07-06
코드 1 · 코드 2
NARS-GAMLP+RLU+SCR
Test Accuracy
0.5631 ± 0.0021
Validation Accuracy
0.5734 ± 0.0035
Number of params
6734882
Ext. data
No
SCR: Training Graph Neural Networks with Consistency Regularization
2021-12-08
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
NARS-GAMLP+RLU
Test Accuracy
0.5590 ± 0.0027
Validation Accuracy
0.5702 ± 0.0041
Number of params
6734882
Ext. data
No
Graph Attention Multi-Layer Perceptron
2022-06-09
코드 1
NARS-GAMLP+RLU
Test Accuracy
0.5590 ± 0.0027
Validation Accuracy
0.5702 ± 0.0041
Number of params
6734882
Ext. data
No
연결 없음
논문 날짜 미기재
연결 없음
NARS-GAMLP+SCR-m
Test Accuracy
0.5451 ± 0.0019
Validation Accuracy
0.5590 ± 0.0028
Number of params
6734882
Ext. data
No
SCR: Training Graph Neural Networks with Consistency Regularization
2021-12-08
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
NARS_SAGN+SLE
Test Accuracy
0.5440 ± 0.0015
Validation Accuracy
0.5591 ± 0.0017
Number of params
3846330
Ext. data
No
Scalable and Adaptive Graph Neural Networks with Self-Label-Enhanced training
2021-04-19
코드 1
NARS-GAMLP+SCR
Test Accuracy
0.5432 ± 0.0018
Validation Accuracy
0.5654 ± 0.0021
Number of params
6734882
Ext. data
No
SCR: Training Graph Neural Networks with Consistency Regularization
2021-12-08
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
NARS-GAMLP
Test Accuracy
0.5396 ± 0.0018
Validation Accuracy
0.5548 ± 0.0008
Number of params
6734882
Ext. data
No
Graph Attention Multi-Layer Perceptron
2022-06-09
코드 1
NARS-GAMLP
Test Accuracy
0.5396 ± 0.0018
Validation Accuracy
0.5548 ± 0.0008
Number of params
6734882
Ext. data
No
연결 없음
논문 날짜 미기재
연결 없음
LEGNN + AS-Train
Test Accuracy
0.5378 ± 0.0016
Validation Accuracy
0.5528 ± 0.0013
Number of params
5147997
Ext. data
No
Label-Enhanced Graph Neural Network for Semi-supervised Node Classification
2022-05-31
코드 1
LEGNN
Test Accuracy
0.5276 ± 0.0014
Validation Accuracy
0.5443 ± 0.0009
Number of params
5147997
Ext. data
No
Label-Enhanced Graph Neural Network for Semi-supervised Node Classification
2022-05-31
코드 1
NARS
Test Accuracy
0.5240 ± 0.0016
Validation Accuracy
0.5372 ± 0.0009
Number of params
4130149
Ext. data
No
Scalable Graph Neural Networks for Heterogeneous Graphs
2020-11-19
코드 1
R-HGNN
Test Accuracy
0.5204 ± 0.0026
Validation Accuracy
0.5361 ± 0.0022
Number of params
5638053
Ext. data
No
Heterogeneous Graph Representation Learning with Relation Awareness
2021-05-24
코드 1
R-GSN + metapath2vec
Test Accuracy
0.5109 ± 0.0038
Validation Accuracy
0.5295 ± 0.0042
Number of params
309777252
Ext. data
No
Residual Network and Embedding Usage: New Tricks of Node Classification with Graph Convolutional Networks
2021-05-18
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
HGConv
Test Accuracy
0.5045 ± 0.0017
Validation Accuracy
0.5300 ± 0.0018
Number of params
2850405
Ext. data
No
Hybrid Micro/Macro Level Convolution for Heterogeneous Graph Learning
2020-12-29
코드 1
R-GSN
Test Accuracy
0.5032 ± 0.0037
Validation Accuracy
0.5182 ± 0.0041
Number of params
154373028
Ext. data
No
Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks
2017-03-17
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
HGT (TransE embs)
Test Accuracy
0.4982 ± 0.0013
Validation Accuracy
0.5124 ± 0.0046
Number of params
26877657
Ext. data
No
Heterogeneous Graph Transformer
2020-03-03
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
GraphSAINT + metapath2vec
Test Accuracy
0.4966 ± 0.0022
Validation Accuracy
0.5066 ± 0.0017
Number of params
309764724
Ext. data
No
GraphSAINT: Graph Sampling Based Inductive Learning Method
2019-07-10
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8
HGT (LADIES Sample)
Test Accuracy
0.4927 ± 0.0061
Validation Accuracy
0.4989 ± 0.0047
Number of params
21173389
Ext. data
No
Heterogeneous Graph Transformer
2020-03-03
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
GraphSAINT (R-GCN aggr)
Test Accuracy
0.4751 ± 0.0022
Validation Accuracy
0.4837 ± 0.0026
Number of params
154366772
Ext. data
No
GraphSAINT: Graph Sampling Based Inductive Learning Method
2019-07-10
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8