FINDING #5720 · UNIT ID 64991887
lightgbm-org/LightGBM
A fast, distributed, high performance gradient boosting (GBT, GBDT, GBRT, GBM or MART) framework based on decision tree algorithms, used for ranking, classification and many other machine learning tasks.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.00
ACCEL
-0.50
RETENTION
50.0%
PEAK 2026-08-16 · FORK-RETENTION 0.0% · 12 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
3,785
FOLLOWERS
22
OWNER ★
18,703
Engagement Signals
FORKS
4,055
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 12 / 12 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
lightgbm-org/LightGBM собрал 12 звёзд за окно, тогда как у автора всего 22 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 3,785. Это даёт surprise-индекс 0.00105 (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 35% OF 8753 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8753 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 35%
VELOCITY4.005.67-1.67ABOVE 31%
RETENTION50.0%40.0%+10.0 PPABOVE 56%
FORKS4,055323+3,732ABOVE 91%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 25%