Jinfeng-Xu/Awesome-Multimodal-Recommender-Systems — GitHub trend

◂ BACK TO LEADERBOARD

FINDING #1504 · UNIT ID 908847810

Jinfeng-Xu/Awesome-Multimodal-Recommender-Systems

[TMM'26] Continuously Updated Awesome Multimodal Recommendation Paper List

[ ][ GITHUB ↗ ]

SURPRISE SCORE

0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.033

ENGAGEMENT0.29

FRESHNESS1.00

SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE

SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)

4% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D

5.67

ACCEL

-2.00

RETENTION

71.4%

PEAK 2026-10-08 · FORK-RETENTION 0.0% · 17 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE

132

FOLLOWERS

OWNER ★

862

Engagement Signals

FORKS

ISSUE AUTH

PR AUTH

UNIQUE STARGAZERS 17 / 17 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Jinfeng-Xu/Awesome-Multimodal-Recommender-Systems собрал 17 звёзд за окно, тогда как у автора всего 47 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 132. Это даёт surprise-индекс 0.033 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

Related Findings

RANKS ABOVE 83% OF 8679 FINDINGS

#01waligoraamodio288-rgb/hongguo-desktop-releases[ — ]1.49 #02Ebony-Vinyl/dsh-our-free-model[ JAVASCRIPT ]1.31 #03robbietilton/Compositor[ SWIFT ]1.27 #04Oldcircle/geo-sleuth[ PYTHON ]1.24 #05shihabal3amri/DiPlay[ KOTLIN ]1.16

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 8679 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW

METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE

SCORE0.010.00+0.01ABOVE 83%

VELOCITY5.675.670.00ABOVE 49%

RETENTION71.4%42.4%+29.0 PPABOVE 85%

FORKS23334-311ABOVE 12%

SURPRISE0.030.00+0.03ABOVE 81%