毕设涉及到推荐系统，那么就用搜索推荐系统相关资料来探索一下GitHub的搜搜技巧
1. 基础搜索
动机：查找GitHub上的推荐系统相关项目。
搜索：直接输入 “recommender system”。
2. 限定在特定仓库搜索
动机：有些项目名称直接包含了 “recommend”；有些虽然仓库名里面没包含，但是description包含了
搜索：recommend in:name 或 recommend in:description。
3. 按照语言搜索
动机：比如想找python实现的
搜索：recommender system language:python。
4. 按照star数量搜索
动机：找到star多的推荐系统项目。
搜索：recommender system stars:>1000; recommend stars:>2000 language:python
5. 搜索特定用户/组织的仓库
动机：之前听说马斯克开源了推特的算法。
搜索：user:twitter recommendation
6. 查找特定文件或路径
动机：想研究推荐系统中的模型结构，所以想直接查找模型的定义文件。
搜索：recommend path:model
7. 按时间搜索
动机：希望找到近期的、最新的推荐系统研究或项目。
搜索：recommender system pushed:>2023-10-01
8. 搜索不包含某个词的仓库
动机：在查找推荐系统项目时，发现有很多与电影相关的，想找找和电影推荐不相关的
搜索：recommender system NOT movie。
9. 搜索特定的issue或pull request
动机：对某个推荐系统项目感兴趣，想查看这个项目近期有哪些问题或改进。
搜索：在项目的issues或pull requests里输入关键词 “bug” 或 “improvement”。
当然，让我们针对您提到的几个方向深入探讨，并提供更多的例子。
10.同义词替换
在搜索时，使用不同的同义词可能会得到不同的结果，因为不同的开发者可能会使用不同的术语描述其项目。
这个在找论文的时候也很有用
动机1：在寻找推荐系统项目时，某种说法搜出来的结果质量不高，替换各种术语
搜索：Recommendation System、Recommender System、Recommendation Engine
动机2：想查找关于“协同过滤”的资料。
搜索：可以试着用collaborative filtering或者CF recommendation
11.解决具体问题
动机：对冷启动问题有疑惑
搜索：直接输入cold start problem solution
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-715460.html
以后还会继续总结，不断提高工具的使用效率文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-715460.html
到了这里，关于github搜索技巧探索的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
