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REPOGEO 报告 · LITE

benedekrozemberczki/awesome-gradient-boosting-papers

默认分支 master · commit 189d4f57 · 扫描时间 2026/5/14 08:26:42

星标 1,050 · Fork 166

AI 可见性总分
22 /100
亟需修复
品类召回
0 / 2
在所有问题中均未被推荐
规则结果
通过 1 · 警告 1 · 失败 0
客观元数据检查
AI 认识你的名字
1 / 3
直接询问时,AI 是否点名你的仓库
如何阅读这份报告

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 benedekrozemberczki/awesome-gradient-boosting-papers 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。

整体方向
  • highreadme#1
    Strengthen README's opening value proposition

    原因:

    当前
    A curated list of gradient and adaptive boosting papers with implementations from the following conferences:
    复制粘贴的修复
    This is a curated, human-filtered list of cutting-edge gradient and adaptive boosting research papers, complete with implementations. Unlike general search engines or broader academic databases, this repository provides a focused, organized collection to save machine learning researchers and data scientists time in discovering key advancements and their practical applications.
  • mediumabout#2
    Add repository URL to homepage metadata

    原因:

    复制粘贴的修复
    https://github.com/benedekrozemberczki/awesome-gradient-boosting-papers
  • lowreadme#3
    Clarify target audience's intent in README

    原因:

    复制粘贴的修复
    This collection is ideal for those looking to understand the theoretical underpinnings and detailed implementations of gradient boosting, rather than just seeking to apply pre-built libraries.

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。

召回
0 / 2
0% 的问题里出现了 benedekrozemberczki/awesome-gradient-boosting-papers
平均排名
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
0%
在所有被点名的工具中,你占了多少?
头号对手
arXiv.org
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. arXiv.org · 被推荐 1 次
  2. Google Scholar · 被推荐 1 次
  3. GitHub · 被推荐 1 次
  4. Papers With Code · 被推荐 1 次
  5. NeurIPS · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Where can I find recent research papers and implementations on gradient boosting algorithms?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. arXiv.org
    2. Google Scholar
    3. GitHub
    4. Papers With Code
    5. NeurIPS
    6. ICML
    7. ICLR
    8. KDD
    9. Towards Data Science
    10. Medium
    11. XGBoost (dmlc/xgboost)
    12. LightGBM (microsoft/LightGBM)
    13. CatBoost (catboost/catboost)
    14. Scikit-learn (scikit-learn/scikit-learn)

    AI 推荐了 14 个替代方案,却始终没点名 benedekrozemberczki/awesome-gradient-boosting-papers。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are the most effective boosting techniques for improving classification model performance?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. XGBoost
    2. LightGBM
    3. CatBoost
    4. AdaBoost
    5. Gradient Boosting Machines

    AI 推荐了 5 个替代方案,却始终没点名 benedekrozemberczki/awesome-gradient-boosting-papers。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 completeness
    warn

    建议:

  • README presence
    pass

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 benedekrozemberczki/awesome-gradient-boosting-papers?
    pass
    AI 未点名 benedekrozemberczki/awesome-gradient-boosting-papers —— 很可能在说另一个项目

    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 benedekrozemberczki/awesome-gradient-boosting-papers in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 benedekrozemberczki/awesome-gradient-boosting-papers

    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 benedekrozemberczki/awesome-gradient-boosting-papers solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 benedekrozemberczki/awesome-gradient-boosting-papers —— 很可能在说另一个项目

    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 benedekrozemberczki/awesome-gradient-boosting-papers 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。

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MARKDOWN(README)
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