RRepoGEO

REPOGEO 报告 · LITE

thunlp/OpenKE

默认分支 OpenKE-PyTorch · commit 64c4ec81 · 扫描时间 2026/5/10 12:27:32

星标 4,041 · Fork 986

AI 可见性总分
63 /100
需要改进
品类召回
1 / 2
被推荐时的平均排名 #3.0
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
3 / 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 thunlp/OpenKE 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
    Clarify OpenKE's role as an ML toolkit for KGE in the README

    原因:

    当前
    # OpenKE (sub-project of OpenSKL)
    
    OpenKE is a sub-project of OpenSKL, providing an **Opensource **K**nowledge **E**mbedding toolkit for knowledge representation learning (KRL), with <a href="https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/9491/9350"> TransR</a> and  <a href="https://aclanthology.org/D15-1082.pdf">PTransE</a> as key features to handle complex relations and relational paths in large-scale knowledge graphs.
    复制粘贴的修复
    # OpenKE (sub-project of OpenSKL)
    
    OpenKE is a sub-project of OpenSKL, providing an **Opensource **K**nowledge **E**mbedding toolkit for knowledge representation learning (KRL), with <a href="https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/9491/9350"> TransR</a> and  <a href="https://aclanthology.org/D15-1082.pdf">PTransE</a> as key features to handle complex relations and relational paths in large-scale knowledge graphs. This toolkit focuses on machine learning models for embeddings, not graph database management or general graph processing.
  • mediumlicense#2
    Add a LICENSE file or state the license clearly in the README

    原因:

    复制粘贴的修复
    Create a `LICENSE` file in the repository root with the chosen license text, or add a clear statement about the applicable license(s) directly to the README.
  • lowhomepage#3
    Add a homepage URL in repository settings

    原因:

    复制粘贴的修复
    Add a relevant URL (e.g., project website, documentation, or the OpenSKL main page) to the 'Homepage' field in the repository settings.

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
1 / 2
50% 的问题里出现了 thunlp/OpenKE
平均排名
#3.0
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
9%
在所有被点名的工具中,你占了多少?
头号对手
pykeen/pykeen
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. pykeen/pykeen · 被推荐 1 次
  2. awslabs/dgl-ke · 被推荐 1 次
  3. Accenture/AmpliGraph · 被推荐 1 次
  4. pyg-team/pytorch_geometric · 被推荐 1 次
  5. neo4j/neo4j · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    What are the best PyTorch libraries for learning knowledge graph embeddings efficiently?
    你:第 3 位
    AI 推荐顺序:
    1. PyKEEN (pykeen/pykeen)
    2. DGL-KE (awslabs/dgl-ke)
    3. OpenKE (thunlp/OpenKE) ← 你
    4. Ampligraph (Accenture/AmpliGraph)
    5. Torch-Geometric (pyg-team/pytorch_geometric)
    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    How to handle complex relations and paths in large-scale knowledge graphs using an open-source toolkit?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Neo4j Community Edition (neo4j/neo4j)
    2. Apache Jena (apache/jena)
    3. Grakn (now TypeDB Core) (vaticle/typedb)
    4. ArangoDB Community Edition (arangodb/arangodb)
    5. JanusGraph (JanusGraph/janusgraph)
    6. OrientDB Community Edition (orientechnologies/orientdb)

    AI 推荐了 6 个替代方案,却始终没点名 thunlp/OpenKE。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 thunlp/OpenKE?
    pass
    AI 明确点名了 thunlp/OpenKE

    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 thunlp/OpenKE in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 thunlp/OpenKE

    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 thunlp/OpenKE solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 thunlp/OpenKE

    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 thunlp/OpenKE 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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