FINDING #5877 · UNIT ID 491456031
datawhalechina/torch-rechub
A Lighting Pytorch Framework for Recommendation Models, Easy-to-use and Easy-to-extend.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
16% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
2.08
ACCEL
-0.07
RETENTION
7.8%
PEAK 2026-04-26 · FORK-RETENTION 0.0% · 187 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
133,912
FOLLOWERS
30,672
OWNER ★
362,841
Engagement Signals
FORKS
153
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 187 / 187 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
datawhalechina/torch-rechub собрал 187 звёзд за окно, тогда как у автора всего 30,672 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 133,912. Это даёт surprise-индекс 0.0000155 (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 8% OF 6380 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6380 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 8%
VELOCITY2.083.99-1.92ABOVE 19%
RETENTION7.8%17.1%-9.3 PPABOVE 22%
FORKS15390+64ABOVE 64%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 2%