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

以后还会继续总结，不断提高工具的使用效率