REPOGEO 报告 · LITE
Sunefei/PatchNet
默认分支 main · commit 0be6003c · 扫描时间 2026/6/8 03:13:13
星标 509 · Fork 20
行动计划告诉你下一步要做什么——按影响力排序、可直接复制粘贴的修改。品类可见性是真正的 GEO 测试:当用户向 AI 提一个不带品牌、本应让 Sunefei/PatchNet 浮出水面的问题时,AI 是真的推荐了你,还是推荐了你的竞品?客观检查验证 AI 引擎最先权衡的那些元数据信号。自指检查判断 AI 是否还认识你的名字。
行动计划 — 可复制粘贴的修复
3 条由 gemini-2.5-flash 生成、按优先级排序的修改。修完后请把对应条目标记为完成。
- highreadme#1Reposition README's opening to clearly state the problem and domain
原因:
当前# PatchNet Implementation of "Handling Feature Heterogeneity with Learnable Graph Patches" which is accepted by KDD' 25.
复制粘贴的修复# PatchNet: Learnable Graph Patches for Heterogeneous Graph Neural Networks This repository provides the official PyTorch implementation of 'Handling Feature Heterogeneity with Learnable Graph Patches', accepted by KDD'25. PatchNet introduces a novel Graph Neural Network (GNN) approach to effectively manage diverse feature types within heterogeneous graph data by learning and applying dynamic patches.
- hightopics#2Add relevant topics to improve categorization
原因:
复制粘贴的修复graph-neural-networks, gnn, heterogeneous-graphs, feature-learning, deep-learning, kdd2025, pytorch
- mediumlicense#3Add a LICENSE file to the repository
原因:
复制粘贴的修复Create a `LICENSE` file in the repository root. Choose an appropriate open-source license (e.g., MIT, Apache-2.0, GPL-3.0) and paste its full text into this file.
本次扫描解析到的品类 GEO 通道:google/gemini-2.5-flash, deepseek/deepseek-v4-flash
品类可见性 — 真正的 GEO 测试
向 google/gemini-2.5-flash 提出的不带品牌问题。AI 推荐了你,还是推荐了别人?
各模型使用同一组问题 — 切换标签对比回答与排名。
- numpy/numpy · 被推荐 1 次
- pandas-dev/pandas · 被推荐 1 次
- scikit-learn/scikit-learn · 被推荐 1 次
- pyg-team/pytorch_geometric · 被推荐 1 次
- dmlc/dgl · 被推荐 1 次
- 品类问题How to effectively manage diverse feature types when training graph neural networks?你:未被推荐AI 推荐顺序:
- NumPy (numpy/numpy)
- Pandas (pandas-dev/pandas)
- Scikit-learn (scikit-learn/scikit-learn)
- PyTorch Geometric (PyG) (pyg-team/pytorch_geometric)
- Deep Graph Library (DGL) (dmlc/dgl)
- TensorFlow GNN (TF-GNN) (tensorflow/gnn)
- Spektral (danielegrattarola/spektral)
AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 Sunefei/PatchNet。这就是要补上的差距。
查看 AI 完整回答
- 品类问题What are current approaches for learning robust graph representations from heterogeneous node features?你:未被推荐AI 推荐顺序:
- PyTorch Geometric (PyG)
- Deep Graph Library (DGL)
- GCN
- GAT
- PyTorch
- TensorFlow
AI 推荐了 6 个替代方案,却始终没点名 Sunefei/PatchNet。这就是要补上的差距。
查看 AI 完整回答
客观检查
针对 AI 引擎最看重的元数据信号的规则审计。
- Metadata completenessfail
建议:
- README presencepass
自指检查
当被直接问到你时,AI 是否还知道你的仓库存在?
- Compared to common alternatives in this category, what is the core differentiator of Sunefei/PatchNet?passAI 明确点名了 Sunefei/PatchNet
AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?
- If a team adopts Sunefei/PatchNet in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?passAI 明确点名了 Sunefei/PatchNet
AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?
- In one sentence, what problem does the repo Sunefei/PatchNet solve, and who is the primary audience?passAI 明确点名了 Sunefei/PatchNet
AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?
嵌入你的 GEO 徽章
把这个徽章贴进 Sunefei/PatchNet 的 README。每次重新扫描都会自动更新,并跳到最新报告——是「我在乎 AI 可发现性」最简单的公开证明。
[](https://repogeo.com/zh/r/Sunefei/PatchNet)<a href="https://repogeo.com/zh/r/Sunefei/PatchNet"><img src="https://repogeo.com/badge/Sunefei/PatchNet.svg" alt="RepoGEO" /></a>订阅 Pro,解锁深度诊断
Sunefei/PatchNet — 轻量扫描仍免费;本卡列出 Pro 相对轻量的深度额度。
- 深度报告每月 10 次
- 无品牌品类查询5,轻量 2
- 优先行动项8,轻量 3