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REPOGEO 报告 · LITE

guoday/Tencent2020_Rank1st

默认分支 master · commit de07bb11 · 扫描时间 2026/5/21 20:58:20

星标 1,081 · Fork 320

本仓库扫描历史

下方为分数趋势（含全部就绪扫描；左旧右新，可横向滚动）。表格明细默认折叠，展开后每页 10 条，最新在上。

分数趋势（左 → 右：旧 → 新）

共 2 条就绪扫描。点击下方按钮展开表格（每页 10 条，可翻页）。

AI 可见性总分
17 /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 0 · 失败 1
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 guoday/Tencent2020_Rank1st 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
  • hightopics#1
    Add relevant topics to the repository

    原因：

    复制粘贴的修复
    ['tencent-contest', 'algorithm-competition', 'user-profiling', 'age-gender-prediction', 'ad-targeting', 'pytorch', 'machine-learning', 'deep-learning', 'ctr-prediction']
  • highlicense#2
    Add a LICENSE file to the repository

    原因：

    复制粘贴的修复
    Create a LICENSE file in the repository root, for example, with the MIT License text.
  • mediumreadme#3
    Add a concise English summary to the top of the README

    原因：

    当前
    ## 赛题介绍-广告受众基础属性预估
    复制粘贴的修复
    This repository contains the Rank 1st solution for the 2020 Tencent College Algorithm Contest, focusing on predicting user age and gender from their ad click history. It provides a high-performance PyTorch-based deep learning framework for audience demographics prediction and ad targeting.

## 赛题介绍-广告受众基础属性预估

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 guoday/Tencent2020_Rank1st
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
XGBoost
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. XGBoost · 被推荐 1 次
  2. LightGBM · 被推荐 1 次
  3. CatBoost · 被推荐 1 次
  4. Scikit-learn · 被推荐 1 次
  5. TensorFlow · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I accurately predict user age and gender from their ad click history?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. XGBoost
    2. LightGBM
    3. CatBoost
    4. Scikit-learn
    5. TensorFlow
    6. PyTorch

    AI 推荐了 6 个替代方案，却始终没点名 guoday/Tencent2020_Rank1st。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Seeking a high-performance PyTorch framework for predicting audience demographics using ad interactions.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. PyTorch Lightning (PyTorchLightning/pytorch-lightning)
    2. Catalyst (catalyst-team/catalyst)
    3. Hugging Face Transformers (huggingface/transformers)
    4. fastai (fastai/fastai)
    5. Ignite (pytorch/ignite)

    AI 推荐了 5 个替代方案，却始终没点名 guoday/Tencent2020_Rank1st。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
    fail

    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 guoday/Tencent2020_Rank1st?
    pass
    AI 未点名 guoday/Tencent2020_Rank1st —— 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 guoday/Tencent2020_Rank1st in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 guoday/Tencent2020_Rank1st

    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 guoday/Tencent2020_Rank1st solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 guoday/Tencent2020_Rank1st —— 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 guoday/Tencent2020_Rank1st 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）
[![RepoGEO](https://repogeo.com/badge/guoday/Tencent2020_Rank1st.svg)](https://repogeo.com/zh/r/guoday/Tencent2020_Rank1st)
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  • 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
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