Github Trends®
9519 findingsmedian surprise 0.00484window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #1152 · UNIT ID 908847810
Jinfeng-Xu/Awesome-Multimodal-Recommender-Systems
[TMM'26] Continuously Updated Awesome Multimodal Recommendation Paper List
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0407
ENGAGEMENT0.35
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
6% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
7.00
ACCEL
0.00
RETENTION
100.0%
PEAK 2026-10-07 · FORK-RETENTION 0.0% · 21 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
132
FOLLOWERS
47
OWNER ★
848

Engagement Signals

FORKS
23
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 21 / 21 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Jinfeng-Xu/Awesome-Multimodal-Recommender-Systems собрал 21 звёзд за окно, тогда как у автора всего 47 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 132. Это даёт surprise-индекс 0.0407 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9519 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.00+0.02ABOVE 88%
VELOCITY7.005.67+1.33ABOVE 58%
RETENTION100.0%40.0%+60.0 PPABOVE 95%
FORKS23317-294ABOVE 12%
SURPRISE0.040.00+0.04ABOVE 84%