REPOGEO 报告 · LITE
ddz16/TSFpaper
默认分支 main · commit cdd0f830 · 扫描时间 2026/5/25 04:17:29
星标 3,144 · Fork 268
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 ddz16/TSFpaper 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#1Clarify in the README that the repo is a paper list, not a code implementation
原因:
当前This repository contains a reading list of papers (**400+ papers !!!**) on **Time Series Forecasting/Prediction (TSF)** and **Spatio-Temporal Forecasting/Prediction (STF)**.
复制粘贴的修复This repository is a curated reading list of over 400 papers on Time Series Forecasting/Prediction (TSF) and Spatio-Temporal Forecasting/Prediction (STF). **Please note: This repository provides paper references and summaries only; it does not contain code implementations or a unified API for these models.**
- highlicense#2Add a LICENSE file to the repository
原因:
复制粘贴的修复Create a `LICENSE` file (e.g., `LICENSE.md`) in the repository root, containing the text of a standard open-source license such as MIT or Apache-2.0, to clearly define usage terms.
- mediumhomepage#3Add a homepage URL to the repository's About section
原因:
复制粘贴的修复Update the repository's About section to include a relevant homepage URL, such as a project website, an associated academic page, or a link back to the GitHub repository itself if no external site exists.
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。
- Papers With Code · 被推荐 1 次
- Awesome Time Series Forecasting GitHub Repository · 被推荐 1 次
- Google Scholar · 被推荐 1 次
- arXiv · 被推荐 1 次
- Kaggle · 被推荐 1 次
- 品类问题Where can I find a curated list of research papers on modern time series forecasting techniques?你:未被推荐AI 推荐顺序:
- Papers With Code
- Awesome Time Series Forecasting GitHub Repository
- Google Scholar
- arXiv
- Kaggle
- NeurIPS
- ICML
- ICLR
- KDD
- Forecasting: Principles and Practice (Hyndman & Athanasopoulos)
AI 推荐了 10 个替代方案,却始终没点名 ddz16/TSFpaper。这就是要补上的差距。
查看 AI 完整回答
- 品类问题What deep learning models are effective for spatio-temporal prediction with large datasets?你:未被推荐AI 推荐顺序:
- GCRN
- DCRNN
- STGCN
- ASTGCN
- Spatio-Temporal Transformers
- Informer
- Autoformer
- ConvLSTM
- ConvGRU
- PredRNN
- PredRNN++
- 3D CNNs
- C3D
- CNN-LSTM
- GNN-Transformer
AI 推荐了 15 个替代方案,却始终没点名 ddz16/TSFpaper。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 completenesswarn
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 ddz16/TSFpaper?passAI 明确点名了 ddz16/TSFpaper
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 ddz16/TSFpaper in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?passAI 明确点名了 ddz16/TSFpaper
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 ddz16/TSFpaper solve, and who is the primary audience?passAI 明确点名了 ddz16/TSFpaper
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 ddz16/TSFpaper 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/ddz16/TSFpaper)<a href="https://repogeo.com/zh/r/ddz16/TSFpaper"><img src="https://repogeo.com/badge/ddz16/TSFpaper.svg" alt="RepoGEO" /></a>订阅 Pro,解锁深度诊断
ddz16/TSFpaper — 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