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REPOGEO 报告 · LITE

PreferredAI/cornac

默认分支 master · commit a546e0e4 · 扫描时间 2026/6/27 14:31:50

星标 1,046 · Fork 170

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 3 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
68 /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 2 · 警告 0 · 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 PreferredAI/cornac 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
    Reposition README opening to emphasize 'building' and 'Python library'

    原因：

    当前
    Cornac is a comparative framework for multimodal recommender systems. It focuses on making it **convenient** to work with models leveraging **auxiliary data** (e.g., item descriptive text and image, social network, etc).
    复制粘贴的修复
    Cornac is a Python library and comparative framework for building and evaluating multimodal recommender systems. It focuses on making it **convenient** to work with models leveraging **auxiliary data** (e.g., item descriptive text and image, social network, etc).
  • mediumtopics#2
    Expand topics with more specific keywords

    原因：

    当前
    collaborative-filtering, matrix-factorization, multimodal-learning, multimodality, recommendation-algorithms, recommendation-engine, recommendation-system, recommender-system
    复制粘贴的修复
    collaborative-filtering, matrix-factorization, multimodal-learning, multimodality, recommendation-algorithms, recommendation-engine, recommendation-system, recommender-system, python-library, deep-learning-recommenders, evaluation-framework, recsys-framework
  • lowreadme#3
    Add a 'Comparison' link to Quick Links in README

    原因：

    当前
    The 'Quick Links' section in the README does not contain a link to a comparison section.
    复制粘贴的修复
    Add `[Comparison](#comparison) |` to the 'Quick Links' section in the README, for example, after `[Datasets](./cornac/datasets/README.md#datasets) |`.

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 PreferredAI/cornac
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
Surprise
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. Surprise · 被推荐 2 次
  2. Spotlight · 被推荐 2 次
  3. LightFM · 被推荐 1 次
  4. TensorFlow Recommenders (TFRS) · 被推荐 1 次
  5. PyTorch-Geometric (PyG) · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Seeking a Python library for building multimodal recommender systems with auxiliary data.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. LightFM
    2. Surprise
    3. Spotlight
    4. TensorFlow Recommenders (TFRS)
    5. PyTorch-Geometric (PyG)

    AI 推荐了 5 个替代方案，却始终没点名 PreferredAI/cornac。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What framework helps evaluate and compare different recommendation algorithms effectively?
    你：第 3 位
    AI 推荐顺序：
    1. RecBole
    2. Surprise
    3. Cornac ← 你
    4. LensKit
    5. Spotlight
    6. LibRec
    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
    pass

  • 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 PreferredAI/cornac?
    pass
    AI 明确点名了 PreferredAI/cornac

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

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

    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 PreferredAI/cornac 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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  • 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