Анализ страницы https://cshen317.github.io/topics.html
Основное Готовность: 95%
Домен
cshen317.github.io
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Используйте для продвижения только домен второго уровня.
Длина домена велика. Но если вы продвигаете запрос, входящий в название домена, то это хорошо.
Ответ сервера
200 Успешный ответ
HTTP-код ответа и цепочка редиректов
?
Код 200 — страница доступна. Коды 3xx — редиректы (цепочки замедляют загрузку и размывают ссылочный вес). Коды 4xx/5xx — ошибки, поисковик не сможет проиндексировать страницу.
Сервер настроен корректно.
Безопасность
Сайт безопасен
Использование HTTPS и SSL-сертификат
?
HTTPS — обязательный стандарт. Google и Яндекс отдают предпочтение защищённым сайтам. Отсутствие SSL или просроченный сертификат ведут к предупреждениям в браузере и снижению позиций.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 18.10.2026 18:25:25.
Включён HSTS (Strict-Transport-Security) — защита от подмены на http.
Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.
Кодировка
utf-8
Кодировка символов страницы
?
Стандарт — UTF-8. Неправильная кодировка вызывает нечитаемые символы и мешает поисковику корректно распознать текст страницы.
Указана кодировка на странице utf-8.
Язык
Атрибут lang в HTML-теге
?
Атрибут lang (<html lang="ru">) сообщает поисковикам и браузерам, на каком языке написана страница. Помогает при ранжировании в региональном поиске.
Язык страницы не указан. Рекомендуется явно указать язык документа!
Скорость загрузки
~0,26сек
Время отклика сервера (TTFB)
?
Time To First Byte — время до получения первого байта от сервера. Норма до 200 мс. Медленный отклик ухудшает пользовательский опыт и ранжирование: Яндекс и Google учитывают скорость страниц.
Скорость загрузки сайта 0,26сек оптимальна.
Объем документа
28Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 28Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 1
Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения)
?
Количество и тип подключённых ресурсов влияют на скорость загрузки. Большое число запросов увеличивает время рендеринга страницы.
Кол-во файлов ресурсов 1 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | text/css | jemdoc.css |
Серверные заголовки
Кол-во: 18
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 18шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| Strict-Transport-Security | max-age=31556952 |
| ETag | "6a8b046c-715f" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 4600:0A67:1D1C9C:1FCCBB:6A8B3655 |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sun, 23 Aug 2026 18:05:09 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270044-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787508310.815215,VS0,VE118 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | dbf8c2c1b61aa541c9c4ce3c0cd00772c02604e3 |
CMS
jemdoc, see http://jemdoc.jaboc.net/
Система управления сайтом (движок)
?
CMS — это движок, на котором работает сайт (WordPress, 1C-Bitrix, Tilda и др.). Знание CMS помогает понять возможности SEO-оптимизации и подобрать подходящие инструменты. «Не определена» — вероятно, самописный сайт или нестандартная сборка.
В мета-теге generator указано: jemdoc, see http://jemdoc.jaboc.net/.
Веб-сервер
GitHub.com
Программное обеспечение сервера
?
Веб-сервер — это ПО, которое отдаёт страницы посетителям (nginx, Apache, IIS, LiteSpeed и др.). Определяется по серверным заголовкам ответа (Server, X-Powered-By и т.п.). «Не определён» — сервер намеренно скрывает эти заголовки, это нормальная практика безопасности.
В заголовке Server указано: GitHub.com.
Мета-теги Готовность: 22%
Title
Selected Conference Papers by Topics
Заголовок страницы в браузере и поисковой выдаче
?
Title — главный SEO-заголовок страницы. Влияет на CTR в поиске и ранжирование. Оптимальная длина: 50–70 символов. Ключевые слова — ближе к началу.
Необходимо увеличить число символов в title (текущее значение: 36, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет)
?
Meta Description — текст под заголовком в выдаче. Напрямую на позиции не влияет, но влияет на CTR. Оптимальная длина: 120–160 символов.
Установите мета-тег description!
Keywords
Список ключевых слов страницы (устаревший тег)
?
Meta Keywords не учитывается Яндексом и Google для ранжирования с 2009–2012 годов. Заполнение не обязательно, но не вредит. Конкурент может использовать содержимое для анализа.
Установите мета-тег keywords!
Канонический Url
Указывает поисковику основную версию страницы
?
Canonical (rel=canonical) предотвращает проблему дублей страниц. Должен точно совпадать с URL проверяемой страницы. Неправильный canonical может передать ссылочный вес на другую страницу.
Рекомендуем прописать канонический Url.
Robots
Ошибок нет
Директивы для поисковых роботов на уровне страницы
?
Meta Robots управляет индексацией конкретной страницы: index/noindex — индексировать ли, follow/nofollow — следовать ли по ссылкам. Noindex полностью исключает страницу из поиска.
Meta-тег robots не указан. Страница свободна для индексации.
Адаптивность
Настройка масштабирования на мобильных устройствах
?
Тег viewport (<meta name="viewport">) сообщает браузеру, как масштабировать страницу на мобильных. Стандарт: width=device-width, initial-scale=1. Отсутствие — признак отсутствия мобильной версии.
Meta-тег viewport не указан. Страница не адаптивная.
Разметка OpenGraph
Не найдено
Мета-теги для красивых превью в соцсетях
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph не задана. Страница не оптимизирована под социальные сети. Мета-теги с разметкой Og помогают социальным роботам лучше структурировать Ваш сайт.
Все мета-теги
Кол-во: 1
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 1шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.
Показать полный список мета-тегов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| name | generator | jemdoc, see http://jemdoc.jaboc.net/ |
Оптимизация Готовность: 80%
Структура
Ошибок нет
Семантические HTML-элементы страницы
?
Проверяет наличие основных структурных элементов: nav, header, footer, main. Корректная семантическая структура помогает поисковику понять архитектуру страницы.
Структура документа корректна (теги <html> и <body> присутствуют по одному на документ).
Контент
Ошибок нет
Объём и качество текстового содержимого
?
Анализирует объём полезного текста на странице. Слишком мало — страница может считаться малополезной. Слишком много — ухудшается читаемость и восприятие.
Слова из title 5 встречаются в тексте достаточно.
Абзацев с текстом 95 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 29 достаточно.
Кол-во знаков контента 18914 на странице оптимально.
Кол-во слов 2841 на странице оптимально.
Заголовки
Ошибок нет
Иерархия заголовков H1–H6
?
H1 должен быть один и содержать ключевой запрос. H2–H6 описывают подразделы. Пропуск уровней (H1 → H3) и несколько H1 — типичные ошибки, снижающие понятность страницы для поисковика.
На странице присутствуют заголовки <h1> 1. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 3. Это хорошо.
Тошнота
8,89
Насколько одно слово доминирует в тексте
?
Классическая тошнота = √(частота самого повторяющегося слова). Норма до 7–8: текст воспринимается естественно. Выше — поисковик может счесть страницу переспамленной.
Тошнота превышает норму 5. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
18,09%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота превышает норму 5-15%. Измените текст страницы!
Семантическое ядро
20
Наиболее часто встречающиеся слова на странице
?
Топ слов по частоте использования. Показывает, какие слова доминируют в тексте с точки зрения поисковика.
Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.
Показать список слов
| Слово | Кол-во | Частота |
|---|---|---|
| conference | 79 | 2,78% |
| learning | 57 | 2,01% |
| international | 54 | 1,90% |
| communications | 26 | 0,92% |
| federated | 23 | 0,81% |
| information | 20 | 0,70% |
| systems | 18 | 0,63% |
| processing | 17 | 0,60% |
| machine | 17 | 0,60% |
| intelligence | 15 | 0,53% |
| artificial | 13 | 0,46% |
| neural | 12 | 0,42% |
| in-context | 11 | 0,39% |
| statistics | 10 | 0,35% |
| aistats | 10 | 0,35% |
| bandits | 10 | 0,35% |
| neurips | 10 | 0,35% |
| wireless | 10 | 0,35% |
| networks | 10 | 0,35% |
| invited | 10 | 0,35% |
Индексация Готовность: 0%
Индексирование
Ошибок нет
Разрешено ли индексирование страницы
?
Проверяет, не закрыта ли страница от индексации через robots.txt, meta robots или X-Robots-Tag. Страница, закрытая от индексации, не появится в поисковой выдаче.
Анкоров на странице 103 оптимально. Поисковые роботы обязательно проиндексируют сайт.
Robots.txt
Не найден
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Файл robots.txt не найден (ошибка 404). Крайне рекомендуем добавить файл robots.txt, это правило хорошего тона для поисковых роботов.
Sitemap
Кол-во: 0
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt не содержит ссылку на карту сайта. Рекомендуется добавить карту сайта и указать ссылку на нее в robots.txt.
Внутренние ссылки
Кол-во: 10
Ссылки на другие страницы своего сайта
?
Внутренние ссылки распределяют ссылочный вес между страницами и помогают поисковику обходить сайт. Пустые анкоры и ссылки на запрещённые robots.txt страницы — типичные ошибки.
Внутренних ссылок на странице 10 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| /index.html |
Home
|
|
| /bio.html |
Biography
|
|
| /topics.html |
By Topics
|
|
| /years.html |
By Years
|
|
| /others.html |
Misc
|
|
| /proj.html |
Projects
|
|
| /group.html |
Group
|
|
| /tut.html |
Tutorials
|
|
| /teach.html |
UVA
|
|
| /A |
Modified LBT Mechanism and Performance Enhancement for LTE-U/WiFi Co-Existence
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 93
Ссылки на сторонние сайты
?
Исходящие внешние ссылки передают часть ссылочного веса на чужие сайты. Ссылки на авторитетные ресурсы безопасны; ссылки на мусорные сайты могут навредить репутации страницы.
Внешних ссылок на странице 93 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор |
|---|---|
| scholar.google.com |
Google Scholar Profile
|
| arxiv.org |
Is One Score Enough? Rethinking the Evaluation of Sequentially Evolving LLM Memory
|
| arxiv.org |
The Past Is Prologue: A Plug-in Controller for Selective Updates in Sequentially Evolving LLM Memory
|
| arxiv.org |
On the convergence analysis of MUON
|
| arxiv.org |
<img class="eq" src="eqs/3080454559640615423-130.png" alt="f" style="vertical-align: -4px">-Divergence Regularized RLHF: Two Tales of Sampling and Unified Analyses
|
| arxiv.org |
HeteroFedSyn: Differentially Private Tabular Data Synthesis for Heterogeneous Federated Settings
|
| arxiv.org |
MLorc: Momentum Low-rank Compression for Large Language Model Adaptation
|
| openreview.net |
Efficient Multi-objective Prompt Optimization via Pure-exploration Bandits
|
| arxiv.org |
Greedy Sampling Is Provably Efficient For RLHF
|
| arxiv.org |
A Single-Loop First-Order Algorithm for Linearly Constrained Bilevel Optimization
|
| arxiv.org |
From Cross-Task Examples to In-Task Prompts: A Graph-Based Pseudo-Labeling Framework for In-context Learning
|
| aclanthology.org |
Separate the Wheat from the Chaff: Winnowing Down Divergent Views in Retrieval Augmented Generation
|
| dl.acm.org |
Graph Prompting for Graph Learning Models: Recent Advances and Future Directions
|
| arxiv.org |
Augmenting Online RL with Offline Data is All You Need: A Unified Hybrid RL Algorithm Design and Analysis
|
| arxiv.org |
MAPLE: Many-Shot Adaptive Pseudo-Labeling In-Context Learning
|
| arxiv.org |
On the Training Convergence of Transformers for In-Context Classification of Gaussian Mixtures
|
| arxiv.org |
Cost-Aware Optimal Pairwise Pure Exploration
|
| arxiv.org |
A Shared Low-Rank Adaptation Approach to Personalized RLHF
|
| arxiv.org |
Data-adaptive Differentially Private Prompt Synthesis for In-Context Learning
|
| arxiv.org |
On the Learn-to-Optimize Capabilities of Transformers in In-Context Sparse Recovery
|
| arxiv.org |
FedHERO: A Federated Learning Approach for Node Classification Task on Heterophilic Graphs
|
| arxiv.org |
Transformers as Game Players: Provable In-context Game-playing Capabilities of Pre-trained Models
|
| arxiv.org |
Efficient Prompt Optimization Through the Lens of Best Arm Identification
|
| openreview.net |
Mixture of Demonstrations for In-Context Learning
|
| openreview.net |
Harnessing the Power of Federated Learning in Federated Contextual Bandits
|
| arxiv.org |
FastGAS: Fast Graph-based Annotation Selection for In-Context Learning
|
| openreview.net |
Verification of Machine Unlearning is Fragile
|
| arxiv.org |
Federated Representation Learning in the Under-Parameterized Regime
|
| proceedings.mlr.press |
Stochastic Smoothed Gradient Descent Ascent for Federated Minimax Optimization
|
| arxiv.org |
Federated Linear Bandits with Finite Adversarial Actions
|
| proceedings.mlr.press |
Provably Efficient Offline Reinforcement Learning with Perturbed Data Sources
|
| proceedings.mlr.press |
Near-optimal Conservative Exploration in Reinforcement Learning under Episode-wise Constraints
|
| openreview.net |
Nearly Minimax Optimal Offline Reinforcement Learning with Linear Function Approximation: Single-Agent MDP and Markov Game
|
| proceedings.mlr.press |
A Self-Play Posterior Sampling Algorithm for Zero-Sum Markov Games
|
| arxiv.org |
(Almost) Free Incentivized Exploration from Decentralized Learning Agents
|
| arxiv.org |
Heterogeneous Multi-player Multi-armed Bandits: Closing the Gap and Generalization
|
| arxiv.org |
Federated Linear Contextual Bandits
|
| proceedings.mlr.press |
SDF-Bayes: Cautious Optimism in Safe Dose-Finding Clinical Trials with Drug Combinations and Heterogeneous Patient Groups
|
| proceedings.mlr.press |
Federated Multi-armed Bandits with Personalization
|
| github.com |
[Code]
|
| arxiv.org |
Federated Multi-Armed Bandits
|
| github.com |
[Code]
|
| arxiv.org |
Robust Recursive Partitioning for Heterogeneous Treatment Effects with Uncertainty Quantification
|
| proceedings.mlr.press |
Contextual Constrained Learning for Dose-Finding Clinical Trials
|
| proceedings.mlr.press |
Decentralized Multi-player Multi-armed Bandits with No Collision Information
|
| proceedings.mlr.press |
Stochastic Linear Contextual Bandits with Diverse Contexts
|
| proceedings.mlr.press |
Learning for Dose Allocation in Adaptive Clinical Trials with Safety Constraints
|
| ijcai.org |
Cost-aware Cascading Bandits
|
| proceedings.mlr.press |
Regional Multi-Armed Bandits
|
| ieeexplore.ieee.org |
Robust Pathloss Radio Map Prediction via Physics-Informed Transformer
|
| arxiv.org |
Chain-of-Thought Enhanced Shallow Transformers for Wireless Symbol Detection
|
| arxiv.org |
Decision Feedback In-Context Symbol Detection over Block-Fading Channels
|
| ieeexplore.ieee.org |
Multi-Agent Decision Transformer for Power Control in Wireless Networks
|
| arxiv.org |
Average Reward Reinforcement Learning for Wireless Radio Resource Management
|
| arxiv.org |
Advancing RAN Slicing with Offline Reinforcement Learning
|
| arxiv.org |
An Autoencoder-Based Constellation Design for AirComp in Wireless Federated Learning
|
| ieeexplore.ieee.org |
MIMO Beamforming and Signal Modulation Design for Federated Learning Optimization
|
| arxiv.org |
Offline Reinforcement Learning for Wireless Network Optimization with Mixture Datasets
|
| arxiv.org |
Communication and Storage Efficient Federated Split Learning
|
| arxiv.org |
FLORAS: Differentially Private Wireless Federated Learning Using Orthogonal Sequences
|
| ieeexplore.ieee.org |
Federated Learning via Indirect Server-Client Communications
|
| ieeexplore.ieee.org |
Multi-Agent Reinforcement Learning for Wireless User Scheduling: Performance, Scalablility, and Generalization
|
| ieeexplore.ieee.org |
Optimizing Federated Averaging Over Fading Channels
|
| arxiv.org |
On Federated Learning with Energy Harvesting Clients
|
| arxiv.org |
Random Orthogonalization for Federated Learning in Massive MIMO Systems
|
| ieeexplore.ieee.org |
On the Convergence of Hybrid Federated Learning with Server-Clients Collaborative Training
|
| ieeexplore.ieee.org |
A Machine Learning Approach for Rate Prediction in Multicast File-stream Distribution Networks
|
| ieeexplore.ieee.org |
Federated Learning over Noisy Channels
|
| ieeexplore.ieee.org |
Design and Analysis of Uplink and Downlink Communications for Federated Learning
|
| ieeexplore.ieee.org |
Federated Learning with Heterogeneous Quantization
|
| ieeexplore.ieee.org |
MIMO Receive Antenna Selection via Deep Learning and Greedy Adaptation
|
| ieeexplore.ieee.org |
Deep Reinforcement Learning based Wireless Network Optimization: A Comparative Study
|
| ieeexplore.ieee.org |
A Cascading Bandit Approach to Efficient Mobility Management in Ultra-Dense Networks
|
| ieeexplore.ieee.org |
Power Control for Interference Management via Ensembling Deep Neural Networks
|
| ieeexplore.ieee.org |
Opportunistic Spectrum Access via Good Arm Identification
|
| ieeexplore.ieee.org |
A Machine Learning Approach to User Association in Enterprise Small Cell Networks
|
| ieeexplore.ieee.org |
Small Cell Power Assignment with Unimodal Continuum-armed Bandit Learning
|
| ieeexplore.ieee.org |
A Non-Stationary Online Learning Approach to Mobility Management
|
| ieeexplore.ieee.org |
Exploiting Noise Correlation for Channel Decoding with Convolutional Neural Networks
|
| ieeexplore.ieee.org |
On Energy Efficient Uplink Multi-User MIMO with Shared LNA Control
|
| ieeexplore.ieee.org |
Thresholded Wirtinger Flow for Fast Millimeter Wave Beam Alignment
|
| ieeexplore.ieee.org |
On Top-k Selection from m-wise Partial Rankings via Borda Counting
|
| ieeexplore.ieee.org |
Privacy-Aware Edge Computing Based on Adaptive DNN Partitioning
|
| ieeexplore.ieee.org |
New Results On Multilevel Diversity Coding with Secure Regeneration
|
| ieeexplore.ieee.org |
Designing Interdependent Networks Against Cascading Failures with Node Protections
|
| ieeexplore.ieee.org |
Online Geographical Load Balancing for Energy-Harvesting Mobile Edge Computing
|
| ieeexplore.ieee.org |
How to Interconnect for Massive MIMO Self-Calibration?
|
| ieeexplore.ieee.org |
Adaptive Resource Allocation for LTE/WiFi Coexistence in the Unlicensed Spectrum
|
| ieeexplore.ieee.org |
Aligning DL Paths for Scalable CSI Feedback in FDD Massive MIMO
|
| ieeexplore.ieee.org |
DL CSI Acquisition and Feedback in FDD Massive MIMO via Path Aligning
|
| ieeexplore.ieee.org |
On the Tradeoff Region of Secure Exact-Repair Regenerating Codes
|
| ieeexplore.ieee.org |
On Scheduling Policies in the Presence of Heavy-Tailed Interference
|
| jemdoc.jaboc.net |
jemdoc
|
Конкуренты Готовность: 0%
Конкуренты в Яндексе
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Яндексе
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Яндекса по запросам из семантического ядра этой страницы.
Мы не нашли у вас конкурентов в Яндексе. Сайт или очень молодой или плохо продвигается.
Конкурентов в ТОП-10 Яндекса не нашлось.
Конкуренты в Google
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Google
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Google по запросам из семантического ядра этой страницы.
Конкуренты в Google тоже не найдены. Займитесь продвижением сайта!
Конкурентов в ТОП-10 Google не нашлось.
ЗоЗПП: права потребителей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков дистанционной продажи товаров (интернет-магазина) не обнаружено — требования ЗоЗПП о раскрытии информации продавца к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-149: рекомендательные технологии Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекомендательные блоки («с этим покупают», «похожие товары» и т.п.) на сайте не обнаружены — требования ст. 10.7 ФЗ-149 к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-38: реклама Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекламных тематик с обязательными оговорками (медицина, БАД, кредиты и займы, новостройки) на сайте не обнаружено. Нарушений нет.
ФЗ-436: защита детей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков информационной продукции (новости, видео, книги, игры, курсы) не обнаружено — обязательная возрастная маркировка по ФЗ-436 сайту не требуется. Нарушений нет.
Вердикт
Страница https://cshen317.github.io/topics.html готова к продвижению на 49%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: