REPOGEO 报告 · LITE
yhLeeee/Awesome-LLMs-in-Graph-tasks
默认分支 main · commit 472f1206 · 扫描时间 2026/6/6 15:44:01
星标 657 · Fork 63
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 yhLeeee/Awesome-LLMs-in-Graph-tasks 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。
- hightopics#1Add specific topics to improve categorization
原因:
复制粘贴的修复llm, large-language-models, graph-neural-networks, graph-tasks, research-papers, awesome-list, survey, machine-learning, artificial-intelligence
- highreadme#2Reposition README opening to emphasize 'curated collection' and 'survey companion'
原因:
当前> This is a collection of papers on leveraging **Large Language Models** in **Graph Tasks**. It's based on our survey paper: A Survey of Graph Meets Large Language Model: Progress and Future Directions.
复制粘贴的修复This repository is the official curated collection of research papers on leveraging Large Language Models in Graph Tasks, accompanying our survey paper: "A Survey of Graph Meets Large Language Model: Progress and Future Directions" (accepted by IJCAI 2024 survey track).
- mediumlicense#3Add a LICENSE file to the repository
原因:
当前(no LICENSE file detected — the repo has no recognizable license)
复制粘贴的修复Create a LICENSE file (e.g., MIT, Apache-2.0) in the repository root to clearly state the terms of use for the collection.
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。
- PyTorch Geometric (PyG) · 被推荐 1 次
- Deep Graph Library (DGL) · 被推荐 1 次
- Hugging Face Transformers · 被推荐 1 次
- GraphGPT · 被推荐 1 次
- LangChain · 被推荐 1 次
- 品类问题What are the latest advancements in applying large language models to solve graph-related problems?你:未被推荐AI 推荐顺序:
- PyTorch Geometric (PyG)
- Deep Graph Library (DGL)
- Hugging Face Transformers
- GraphGPT
- LangChain
- LlamaIndex
- Neo4j
- Amazon Neptune
- Neo4j AuraDB
- OpenAI GPT-4
- Anthropic Claude
- T5
- BART
- RecBole
- LightGCN
- Google's Vertex AI
AI 推荐了 16 个替代方案,却始终没点名 yhLeeee/Awesome-LLMs-in-Graph-tasks。这就是要补上的差距。
查看 AI 完整回答
- 品类问题Where can I find a curated collection of research on LLM applications in graph analysis?你:未被推荐AI 推荐顺序:
- Awesome-LLM-Graph
- Papers With Code
- arXiv
- Google Scholar
- Towards Data Science (Medium)
- Analytics Vidhya
- NeurIPS
- ICML
- ICLR
- KDD
AI 推荐了 10 个替代方案,却始终没点名 yhLeeee/Awesome-LLMs-in-Graph-tasks。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 completenessfail
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 yhLeeee/Awesome-LLMs-in-Graph-tasks?passAI 未点名 yhLeeee/Awesome-LLMs-in-Graph-tasks —— 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 yhLeeee/Awesome-LLMs-in-Graph-tasks in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?passAI 明确点名了 yhLeeee/Awesome-LLMs-in-Graph-tasks
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 yhLeeee/Awesome-LLMs-in-Graph-tasks solve, and who is the primary audience?passAI 未点名 yhLeeee/Awesome-LLMs-in-Graph-tasks —— 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 yhLeeee/Awesome-LLMs-in-Graph-tasks 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/yhLeeee/Awesome-LLMs-in-Graph-tasks)<a href="https://repogeo.com/zh/r/yhLeeee/Awesome-LLMs-in-Graph-tasks"><img src="https://repogeo.com/badge/yhLeeee/Awesome-LLMs-in-Graph-tasks.svg" alt="RepoGEO" /></a>订阅 Pro,解锁深度诊断
yhLeeee/Awesome-LLMs-in-Graph-tasks — 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