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REPOGEO 报告 · LITE

jwwthu/GNN-Communication-Networks

默认分支 main · commit 8c71f038 · 扫描时间 2026/6/7 16:53:01

星标 599 · Fork 89

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 jwwthu/GNN-Communication-Networks 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 repository's nature in README's opening sentence

    原因:

    当前
    This is the repository for the collection of Graph-based Deep Learning for Communication Networks.
    复制粘贴的修复
    This repository is a curated collection and comprehensive survey of research on Graph Neural Networks (GNNs) applied to Communication Networks, serving as a resource for researchers rather than a GNN library or framework.
  • highlicense#2
    Add a LICENSE file to the repository

    原因:

    复制粘贴的修复
    Add a `LICENSE` file to the repository root containing the text of your chosen open-source license (e.g., MIT, Apache-2.0, or GPL-3.0).
  • highhomepage#3
    Add a homepage URL to the repository's About section

    原因:

    复制粘贴的修复
    Add a relevant URL to the 'Homepage' field in the repository's 'About' section (e.g., a project website, a related publication page, or your personal academic profile).

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 jwwthu/GNN-Communication-Networks
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
PyTorch Geometric (PyG)
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. PyTorch Geometric (PyG) · 被推荐 2 次
  2. Deep Graph Library (DGL) · 被推荐 2 次
  3. Spektral · 被推荐 2 次
  4. Graph Neural Network Library (GNN-Lib) · 被推荐 1 次
  5. StellarGraph · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can graph neural networks improve security and routing in communication network systems?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. PyTorch Geometric (PyG)
    2. Deep Graph Library (DGL)
    3. Spektral
    4. Graph Neural Network Library (GNN-Lib)
    5. StellarGraph
    6. GraphSAGE
    7. Neo4j

    AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 jwwthu/GNN-Communication-Networks。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Seeking resources on applying deep learning with graphs for communication network challenges.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. DeepMind's Graph Nets library
    2. PyTorch Geometric (PyG)
    3. Deep Graph Library (DGL)
    4. Spektral
    5. Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications (Zhou et al., 2019)
    6. Graph Neural Networks in Action
    7. NetworkX

    AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 jwwthu/GNN-Communication-Networks。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 jwwthu/GNN-Communication-Networks?
    pass
    AI 明确点名了 jwwthu/GNN-Communication-Networks

    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 jwwthu/GNN-Communication-Networks in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 未点名 jwwthu/GNN-Communication-Networks —— 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?

  • In one sentence, what problem does the repo jwwthu/GNN-Communication-Networks solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 jwwthu/GNN-Communication-Networks —— 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 jwwthu/GNN-Communication-Networks 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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