Анализ страницы https://hchen.io/about/
Основное Готовность: 100%
Домен
hchen.io
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Домен второго уровня идеален для продвижения.
Отличный запоминающийся домен.
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 10.10.2026 8:32:16.
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
en
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 документа указан явно: en.
Скорость загрузки
~0,43сек
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 0,43сек оптимальна.
Объем документа
36Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 36Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 3
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 3 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@3/es5/tex-chtml.js | |
| js | https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-R12XP6LSRD | |
| js | text/javascript | //cdn.clustrmaps.com/map_v2.js?cl=ffffff&w=300&h=200&t=tt&d=W5zcQt09eiXCT7MSUXeRVUHqJrfT3K7tB0pDHkS34MQ |
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 | "6a0c8e5e-9267" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 6786:2840:633E01:6BC4B6:6A8BF364 |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Mon, 24 Aug 2026 07:31:48 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270029-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787556708.267052,VS0,VE151 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | ea2af6cc758a9dd3bfc4e5c9cfae6bf861da4e0e |
CMS
Не определена
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.
CMS не определена. Вероятно, сайт самописный либо движок надёжно скрыт. Это не ошибка.
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: 23%
Title
About | Hao Chen
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 мало: 16, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Research Interests
Data Validation, Large Language Models, Graph Analytics, Compound Systems
Research Experience
Feb. 2022 - May. 2023: Software Engineer Intern, LinkedIn, Beijing, China.
Professional Network Matters: Connections Empower Person-Job Fit
Perform data collection, data cleaning, and data analysis with Spark and SQL on LinkedIn’s internal database.
Literature review on Person-Job Fit and HGNN.
Design and implement a heterogeneous graph neural network model for Person-Job Fit.
The corresponding paper has been accepted by WSDM 2024.
A Hierarchical Framework with Multitask Co-Pretraining on Semi-Structured Data towards Effective Person-Job Fit
Participated in Experiment Design and Implementation.
The corresponding paper has been accepted by ICASSP 2024.
Skill dependency graph in LinkedIn scenario.
Build a Skill dependency graph with the common sense of LLM.
June 2023 - Jan. 2024: Research Intern, Microsoft Research Asia, Beijing, China.
Question Answer on Heterogeneous Information Network
Build a semantic parsing dataset to evaluate LLM’s ability to run graph algorithm.
The corresponding paper has been accepted by WWW 2025 as a short paper.
Publications
Hao Chen, Lun Du, Yuxuan Lu, Qiang Fu, Xu Chen, Shi Han, Yanbin Kang, Guangming Lu and Zi Li, Professional Network Matters: Connections Empower Person-Job Fit (WSDM 2024)
Yihan Cao, Xu Chen, Lun Du, Hao Chen, Qiang Fu, Shi Han, Yushu Du, Yanbin Kang, Guangming Lu, Zi Li, TAROT: A Hierarchical Framework with Multitask Co-Pretraining on Semi-Structured Data towards Effective Person-Job Fit (ICASSP 2024)
Stefan Grafberger, Hao Chen, Olga Ovcharenko, Sebastian Schelter, Towards Regaining Control over Messy Machine Learning Pipelines (DAIS Workshop @ ICDE 2025)
Hao Chen, Lun Du, Xu Chen, Xiaojun Ma, Jiang Zhang, LLM-powered Heterogeneous Information Network Analytics (WWW 2025, short paper)
Hao Chen, Sebastian Schelter, Towards Automated Task-Aware Data Validation (DEEM Workshop @ SIGMOD 2025)
Pierre Lubitzsch, Olga Ovcharenko, Hao Chen, Maarten de Rijke, Sebastian Schelter, Towards a Real-World Aligned Benchmark for Unlearning in Recommender Systems (FAccTRec Workshop @ RecSys 2025)
Yuchen Tian, Kaixin Li, Hao Chen, Ziyang Luo, Hongzhan Lin, Sebastian Schelter, Lun Du, Jing Ma, AmbiGraph-Eval: Can LLMs Effectively Handle Ambiguous Graph Queries? (arXiv 2025)
Open Source Projects
Maintainer of TADV
A framework for task-aware data validation that leverages language models to generate data validation rules.
Maintainer of DescKGC
A python package for knowledge graph completion which highlight the importance of descriptions of entities.
Made small contributions to open source projects, like Langchain, SuperAGI.
Education
Ph.D. in Computer Science, BIFOLD & TU Berlin, 2024-present
M.S. in System Science, Beijing Normal University, 2021-2024
B.S. in Applied Physics, Beijing University of Posts and Telecommunications, 2017-2021
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.
Необходимо уменьшить число символов в description (текущее значение: 2973, оптимально: от 120 до 130)
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
https://guangchen811.github.io/about/
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.
Домен в каноническом Url не совпадает!
Robots
index, follow
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 со значениями index, follow не накладывает ограничений на индексирование и показ контента.
Адаптивность
width=device-width,initial-scale=1,shrink-to-fit=no
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 со значением-константой width=device-width задаёт ширину страницы в соответствии с размером экрана.
Meta-тег viewport со значением initial-scale=1.0 определяет масштаб 1:1, т.е. «не масштабировать».
Разметка OpenGraph
Кол-во: 7
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 задана. Страница оптимизирована под социальные сети.
Показать полный список og мета-тегов
| Тип | Значение |
|---|---|
| og:url | https://guangchen811.github.io/about/ |
| og:site_name | Hao Chen |
| og:title | About |
| og:description | Research Interests Data Validation, Large Language Models, Graph Analytics, Compound Systems Research Experience Feb. 2022 - May. 2023: Software Engineer Intern, LinkedIn, Beijing, China. Professional Network Matters: Connections Empower Person-Job Fit Perform data collection, data cleaning, and data analysis with Spark and SQL on LinkedIn’s internal database. Literature review on Person-Job Fit and HGNN. Design and implement a heterogeneous graph neural network model for Person-Job Fit. The corresponding paper has been accepted by WSDM 2024. A Hierarchical Framework with Multitask Co-Pretraining on Semi-Structured Data towards Effective Person-Job Fit Participated in Experiment Design and Implementation. The corresponding paper has been accepted by ICASSP 2024. Skill dependency graph in LinkedIn scenario. Build a Skill dependency graph with the common sense of LLM. June 2023 - Jan. 2024: Research Intern, Microsoft Research Asia, Beijing, China. Question Answer on Heterogeneous Information Network Build a semantic parsing dataset to evaluate LLM’s ability to run graph algorithm. The corresponding paper has been accepted by WWW 2025 as a short paper. Publications Hao Chen, Lun Du, Yuxuan Lu, Qiang Fu, Xu Chen, Shi Han, Yanbin Kang, Guangming Lu and Zi Li, Professional Network Matters: Connections Empower Person-Job Fit (WSDM 2024) Yihan Cao, Xu Chen, Lun Du, Hao Chen, Qiang Fu, Shi Han, Yushu Du, Yanbin Kang, Guangming Lu, Zi Li, TAROT: A Hierarchical Framework with Multitask Co-Pretraining on Semi-Structured Data towards Effective Person-Job Fit (ICASSP 2024) Stefan Grafberger, Hao Chen, Olga Ovcharenko, Sebastian Schelter, Towards Regaining Control over Messy Machine Learning Pipelines (DAIS Workshop @ ICDE 2025) Hao Chen, Lun Du, Xu Chen, Xiaojun Ma, Jiang Zhang, LLM-powered Heterogeneous Information Network Analytics (WWW 2025, short paper) Hao Chen, Sebastian Schelter, Towards Automated Task-Aware Data Validation (DEEM Workshop @ SIGMOD 2025) Pierre Lubitzsch, Olga Ovcharenko, Hao Chen, Maarten de Rijke, Sebastian Schelter, Towards a Real-World Aligned Benchmark for Unlearning in Recommender Systems (FAccTRec Workshop @ RecSys 2025) Yuchen Tian, Kaixin Li, Hao Chen, Ziyang Luo, Hongzhan Lin, Sebastian Schelter, Lun Du, Jing Ma, AmbiGraph-Eval: Can LLMs Effectively Handle Ambiguous Graph Queries? (arXiv 2025) Open Source Projects Maintainer of TADV A framework for task-aware data validation that leverages language models to generate data validation rules. Maintainer of DescKGC A python package for knowledge graph completion which highlight the importance of descriptions of entities. Made small contributions to open source projects, like Langchain, SuperAGI. Education Ph.D. in Computer Science, BIFOLD & TU Berlin, 2024-present M.S. in System Science, Beijing Normal University, 2021-2024 B.S. in Applied Physics, Beijing University of Posts and Telecommunications, 2017-2021 |
| og:locale | en |
| og:type | article |
| og:image | https://guangchen811.github.io/papermod-cover.png |
Все мета-теги
Кол-во: 20
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 20шт. 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 | viewport | width=device-width,initial-scale=1,shrink-to-fit=no |
| name | robots | index, follow |
| name | keywords | |
| name | description | Research Interests Data Validation, Large Language Models, Graph Analytics, Compound Systems Research Experience Feb. 2022 - May. 2023: Software Engineer Intern, LinkedIn, Beijing, China. Professional Network Matters: Connections Empower Person-Job Fit Perform data collection, data cleaning, and data analysis with Spark and SQL on LinkedIn’s internal database. Literature review on Person-Job Fit and HGNN. Design and implement a heterogeneous graph neural network model for Person-Job Fit. The corresponding paper has been accepted by WSDM 2024. A Hierarchical Framework with Multitask Co-Pretraining on Semi-Structured Data towards Effective Person-Job Fit Participated in Experiment Design and Implementation. The corresponding paper has been accepted by ICASSP 2024. Skill dependency graph in LinkedIn scenario. Build a Skill dependency graph with the common sense of LLM. June 2023 - Jan. 2024: Research Intern, Microsoft Research Asia, Beijing, China. Question Answer on Heterogeneous Information Network Build a semantic parsing dataset to evaluate LLM’s ability to run graph algorithm. The corresponding paper has been accepted by WWW 2025 as a short paper. Publications Hao Chen, Lun Du, Yuxuan Lu, Qiang Fu, Xu Chen, Shi Han, Yanbin Kang, Guangming Lu and Zi Li, Professional Network Matters: Connections Empower Person-Job Fit (WSDM 2024) Yihan Cao, Xu Chen, Lun Du, Hao Chen, Qiang Fu, Shi Han, Yushu Du, Yanbin Kang, Guangming Lu, Zi Li, TAROT: A Hierarchical Framework with Multitask Co-Pretraining on Semi-Structured Data towards Effective Person-Job Fit (ICASSP 2024) Stefan Grafberger, Hao Chen, Olga Ovcharenko, Sebastian Schelter, Towards Regaining Control over Messy Machine Learning Pipelines (DAIS Workshop @ ICDE 2025) Hao Chen, Lun Du, Xu Chen, Xiaojun Ma, Jiang Zhang, LLM-powered Heterogeneous Information Network Analytics (WWW 2025, short paper) Hao Chen, Sebastian Schelter, Towards Automated Task-Aware Data Validation (DEEM Workshop @ SIGMOD 2025) Pierre Lubitzsch, Olga Ovcharenko, Hao Chen, Maarten de Rijke, Sebastian Schelter, Towards a Real-World Aligned Benchmark for Unlearning in Recommender Systems (FAccTRec Workshop @ RecSys 2025) Yuchen Tian, Kaixin Li, Hao Chen, Ziyang Luo, Hongzhan Lin, Sebastian Schelter, Lun Du, Jing Ma, AmbiGraph-Eval: Can LLMs Effectively Handle Ambiguous Graph Queries? (arXiv 2025) Open Source Projects Maintainer of TADV A framework for task-aware data validation that leverages language models to generate data validation rules. Maintainer of DescKGC A python package for knowledge graph completion which highlight the importance of descriptions of entities. Made small contributions to open source projects, like Langchain, SuperAGI. Education Ph.D. in Computer Science, BIFOLD & TU Berlin, 2024-present M.S. in System Science, Beijing Normal University, 2021-2024 B.S. in Applied Physics, Beijing University of Posts and Telecommunications, 2017-2021 |
| name | author | Hao Chen |
| name | theme-color | #2e2e33 |
| name | msapplication-TileColor | #2e2e33 |
| name | twitter:card | summary_large_image |
| name | twitter:image | https://guangchen811.github.io/papermod-cover.png |
| name | twitter:title | About |
| name | twitter:description | Research Interests Data Validation, Large Language Models, Graph Analytics, Compound Systems Research Experience Feb. 2022 - May. 2023: Software Engineer Intern, LinkedIn, Beijing, China. Professional Network Matters: Connections Empower Person-Job Fit Perform data collection, data cleaning, and data analysis with Spark and SQL on LinkedIn’s internal database. Literature review on Person-Job Fit and HGNN. Design and implement a heterogeneous graph neural network model for Person-Job Fit. The corresponding paper has been accepted by WSDM 2024. A Hierarchical Framework with Multitask Co-Pretraining on Semi-Structured Data towards Effective Person-Job Fit Participated in Experiment Design and Implementation. The corresponding paper has been accepted by ICASSP 2024. Skill dependency graph in LinkedIn scenario. Build a Skill dependency graph with the common sense of LLM. June 2023 - Jan. 2024: Research Intern, Microsoft Research Asia, Beijing, China. Question Answer on Heterogeneous Information Network Build a semantic parsing dataset to evaluate LLM’s ability to run graph algorithm. The corresponding paper has been accepted by WWW 2025 as a short paper. Publications Hao Chen, Lun Du, Yuxuan Lu, Qiang Fu, Xu Chen, Shi Han, Yanbin Kang, Guangming Lu and Zi Li, Professional Network Matters: Connections Empower Person-Job Fit (WSDM 2024) Yihan Cao, Xu Chen, Lun Du, Hao Chen, Qiang Fu, Shi Han, Yushu Du, Yanbin Kang, Guangming Lu, Zi Li, TAROT: A Hierarchical Framework with Multitask Co-Pretraining on Semi-Structured Data towards Effective Person-Job Fit (ICASSP 2024) Stefan Grafberger, Hao Chen, Olga Ovcharenko, Sebastian Schelter, Towards Regaining Control over Messy Machine Learning Pipelines (DAIS Workshop @ ICDE 2025) Hao Chen, Lun Du, Xu Chen, Xiaojun Ma, Jiang Zhang, LLM-powered Heterogeneous Information Network Analytics (WWW 2025, short paper) Hao Chen, Sebastian Schelter, Towards Automated Task-Aware Data Validation (DEEM Workshop @ SIGMOD 2025) Pierre Lubitzsch, Olga Ovcharenko, Hao Chen, Maarten de Rijke, Sebastian Schelter, Towards a Real-World Aligned Benchmark for Unlearning in Recommender Systems (FAccTRec Workshop @ RecSys 2025) Yuchen Tian, Kaixin Li, Hao Chen, Ziyang Luo, Hongzhan Lin, Sebastian Schelter, Lun Du, Jing Ma, AmbiGraph-Eval: Can LLMs Effectively Handle Ambiguous Graph Queries? (arXiv 2025) Open Source Projects Maintainer of TADV A framework for task-aware data validation that leverages language models to generate data validation rules. Maintainer of DescKGC A python package for knowledge graph completion which highlight the importance of descriptions of entities. Made small contributions to open source projects, like Langchain, SuperAGI. Education Ph.D. in Computer Science, BIFOLD & TU Berlin, 2024-present M.S. in System Science, Beijing Normal University, 2021-2024 B.S. in Applied Physics, Beijing University of Posts and Telecommunications, 2017-2021 |
| property | og:url | https://guangchen811.github.io/about/ |
| property | og:site_name | Hao Chen |
| property | og:title | About |
| property | og:description | Research Interests Data Validation, Large Language Models, Graph Analytics, Compound Systems Research Experience Feb. 2022 - May. 2023: Software Engineer Intern, LinkedIn, Beijing, China. Professional Network Matters: Connections Empower Person-Job Fit Perform data collection, data cleaning, and data analysis with Spark and SQL on LinkedIn’s internal database. Literature review on Person-Job Fit and HGNN. Design and implement a heterogeneous graph neural network model for Person-Job Fit. The corresponding paper has been accepted by WSDM 2024. A Hierarchical Framework with Multitask Co-Pretraining on Semi-Structured Data towards Effective Person-Job Fit Participated in Experiment Design and Implementation. The corresponding paper has been accepted by ICASSP 2024. Skill dependency graph in LinkedIn scenario. Build a Skill dependency graph with the common sense of LLM. June 2023 - Jan. 2024: Research Intern, Microsoft Research Asia, Beijing, China. Question Answer on Heterogeneous Information Network Build a semantic parsing dataset to evaluate LLM’s ability to run graph algorithm. The corresponding paper has been accepted by WWW 2025 as a short paper. Publications Hao Chen, Lun Du, Yuxuan Lu, Qiang Fu, Xu Chen, Shi Han, Yanbin Kang, Guangming Lu and Zi Li, Professional Network Matters: Connections Empower Person-Job Fit (WSDM 2024) Yihan Cao, Xu Chen, Lun Du, Hao Chen, Qiang Fu, Shi Han, Yushu Du, Yanbin Kang, Guangming Lu, Zi Li, TAROT: A Hierarchical Framework with Multitask Co-Pretraining on Semi-Structured Data towards Effective Person-Job Fit (ICASSP 2024) Stefan Grafberger, Hao Chen, Olga Ovcharenko, Sebastian Schelter, Towards Regaining Control over Messy Machine Learning Pipelines (DAIS Workshop @ ICDE 2025) Hao Chen, Lun Du, Xu Chen, Xiaojun Ma, Jiang Zhang, LLM-powered Heterogeneous Information Network Analytics (WWW 2025, short paper) Hao Chen, Sebastian Schelter, Towards Automated Task-Aware Data Validation (DEEM Workshop @ SIGMOD 2025) Pierre Lubitzsch, Olga Ovcharenko, Hao Chen, Maarten de Rijke, Sebastian Schelter, Towards a Real-World Aligned Benchmark for Unlearning in Recommender Systems (FAccTRec Workshop @ RecSys 2025) Yuchen Tian, Kaixin Li, Hao Chen, Ziyang Luo, Hongzhan Lin, Sebastian Schelter, Lun Du, Jing Ma, AmbiGraph-Eval: Can LLMs Effectively Handle Ambiguous Graph Queries? (arXiv 2025) Open Source Projects Maintainer of TADV A framework for task-aware data validation that leverages language models to generate data validation rules. Maintainer of DescKGC A python package for knowledge graph completion which highlight the importance of descriptions of entities. Made small contributions to open source projects, like Langchain, SuperAGI. Education Ph.D. in Computer Science, BIFOLD & TU Berlin, 2024-present M.S. in System Science, Beijing Normal University, 2021-2024 B.S. in Applied Physics, Beijing University of Posts and Telecommunications, 2017-2021 |
| property | og:locale | en |
| property | og:type | article |
| property | article:published_time | 2023-10-22T00:00:00+00:00 |
| property | article:modified_time | 2023-10-22T00:00:00+00:00 |
| property | og:image | https://guangchen811.github.io/papermod-cover.png |
Оптимизация Готовность: 78%
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
Есть ошибки
Объём и качество текстового содержимого
?
Анализирует объём полезного текста на странице. Слишком мало — страница может считаться малополезной. Слишком много — ухудшается читаемость и восприятие.
Абзацев с текстом 1 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Среднее число слов в абзаце 9 слишком мало. Сделайте контент более читаемым!
Кол-во слов 475 не очень много. Добавьте побольше текста (хотя бы 800 слов)!
Слова из title 3 встречаются в тексте достаточно.
Кол-во знаков контента 3186 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> 6. Это прекрасно.
Тошнота
2,45
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 страницы в пределах нормы 3.
Академич. тошнота
10,74%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота страницы в пределах нормы.
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 |
|---|---|---|
| research | 6 | 1,26% |
| person-job | 6 | 1,26% |
| network | 5 | 1,05% |
| towards | 5 | 1,05% |
| validation | 4 | 0,84% |
| beijing | 4 | 0,84% |
| sebastian | 4 | 0,84% |
| schelter | 4 | 0,84% |
| source | 3 | 0,63% |
| projects | 3 | 0,63% |
| heterogeneous | 3 | 0,63% |
| corresponding | 3 | 0,63% |
| accepted | 3 | 0,63% |
| framework | 3 | 0,63% |
| workshop | 3 | 0,63% |
| desckgc | 2 | 0,42% |
| interests | 2 | 0,42% |
| experience | 2 | 0,42% |
| publications | 2 | 0,42% |
| education | 2 | 0,42% |
Индексация Готовность: 60%
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 44 оптимально. Поисковые роботы обязательно проиндексируют сайт.
Robots.txt
Найден корректный robots.txt
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.
Robots.txt настроен корректно. Размер файла: 76 байт. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
User-agent: *
Disallow:
Sitemap: https://guangchen811.github.io/sitemap.xml
Sitemap
Кол-во: 1
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 содержит критическую ошибку в карте сайта. Рекомендуем срочно исправить ссылку на карту сайта и проверить ее содержимое.
Robots.txt содержит карту сайта. Это прекрасно!
Показать карту сайта
| Url | Статус |
|---|---|
| https://guangchen811.github.io/sitemap.xml |
Другой домен
|
Внутренние ссылки
Не найдено
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 0 оптимально.
Внешние ссылки
Кол-во: 33
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 33 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор |
|---|---|
| guangchen811.github.io |
Hao Chen
|
| guangchen811.github.io |
<span class="active">About</span>
|
| guangchen811.github.io |
<span>Search</span>
|
| guangchen811.github.io |
<span>Archive</span>
|
| guangchen811.github.io |
<span>DescKGC</span>
<svg fill="none" shape-rendering="geometricPrecision" stroke="currentColor" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" stroke-width="2.5" viewbox="0 0 24 24" height="12" width="12"><path d="M18 13v6a2 2 0 01-2 2H5a2 2 0 01-2-2V8a2 2 0 012-2h6"></path><path d="M15 3h6v6"></path><path d="M10 14 21 3"></path></svg>
|
| github.com |
<span>TADV</span>
<svg fill="none" shape-rendering="geometricPrecision" stroke="currentColor" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" stroke-width="2.5" viewbox="0 0 24 24" height="12" width="12"><path d="M18 13v6a2 2 0 01-2 2H5a2 2 0 01-2-2V8a2 2 0 012-2h6"></path><path d="M15 3h6v6"></path><path d="M10 14 21 3"></path></svg>
|
| guangchen811.github.io |
Home
|
| linkedin.com |
LinkedIn
|
| wsdm-conference.org |
WSDM 2024
|
| 2024.ieeeicassp.org |
ICASSP 2024
|
| microsoft.com |
Microsoft Research Asia
|
| www2025.thewebconf.org |
WWW 2025
|
| arxiv.org |
Professional Network Matters: Connections Empower Person-Job Fit
|
| arxiv.org |
TAROT: A Hierarchical Framework with Multitask Co-Pretraining on Semi-Structured Data towards Effective Person-Job Fit
|
| deem.berlin |
Towards Regaining Control over Messy Machine Learning Pipelines
|
| doi.org |
LLM-powered Heterogeneous Information Network Analytics
|
| dl.acm.org |
Towards Automated Task-Aware Data Validation
|
| doi.org |
Towards a Real-World Aligned Benchmark for Unlearning in Recommender Systems
|
| doi.org |
AmbiGraph-Eval: Can LLMs Effectively Handle Ambiguous Graph Queries?
|
| github.com |
TADV
|
| guangchen811.github.io |
DescKGC
|
| langchain.com |
Langchain
|
| github.com |
SuperAGI
|
| x.com |
<svg viewbox="0 0 512 512" height="30" width="30" fill="currentColor"><path d="M512 62.554V449.446C512 483.97 483.97 512 449.446 512H62.554C28.03 512 0 483.97.0 449.446V62.554C0 28.03 28.029.0 62.554.0H449.446C483.971.0 512 28.03 512 62.554zM269.951 190.75 182.567 75.216H56L207.216 272.95 63.9 436.783h61.366L235.9 310.383l96.667 126.4H456L298.367 228.367l134-153.151H371.033zM127.633 110h36.468l219.38 290.065H349.5z"></path></svg>
|
| linkedin.com |
<svg viewbox="0 0 512 512" height="30" width="30" fill="currentColor"><path d="M449.446.0C483.971.0 512 28.03 512 62.554v386.892C512 483.97 483.97 512 449.446 512H62.554c-34.524.0-62.554-28.03-62.554-62.554V62.554c0-34.524 28.029-62.554 62.554-62.554h386.892zM160.461 423.278V197.561h-75.04v225.717h75.04zm270.539.0V293.839c0-69.333-37.018-101.586-86.381-101.586-39.804.0-57.634 21.891-67.617 37.266v-31.958h-75.021c.995 21.181.0 225.717.0 225.717h75.02V297.222c0-6.748.486-13.492 2.474-18.315 5.414-13.475 17.767-27.434 38.494-27.434 27.135.0 38.007 20.707 38.007 51.037v120.768H431zM123.448 88.722C97.774 88.722 81 105.601 81 127.724c0 21.658 16.264 39.002 41.455 39.002h.484c26.165.0 42.452-17.344 42.452-39.002-.485-22.092-16.241-38.954-41.943-39.002z"></path></svg>
|
| reddit.com |
<svg viewbox="0 0 512 512" height="30" width="30" fill="currentColor"><path d="M449.446.0C483.971.0 512 28.03 512 62.554v386.892C512 483.97 483.97 512 449.446 512H62.554c-34.524.0-62.554-28.03-62.554-62.554V62.554c0-34.524 28.029-62.554 62.554-62.554h386.892zM446 265.638c0-22.964-18.616-41.58-41.58-41.58-11.211.0-21.361 4.457-28.841 11.666-28.424-20.508-67.586-33.757-111.204-35.278l18.941-89.121 61.884 13.157c.756 15.734 13.642 28.29 29.56 28.29 16.407.0 29.706-13.299 29.706-29.701.0-16.403-13.299-29.702-29.706-29.702-11.666.0-21.657 6.792-26.515 16.578l-69.105-14.69c-1.922-.418-3.939-.042-5.585 1.036-1.658 1.073-2.811 2.761-3.224 4.686l-21.152 99.438c-44.258 1.228-84.046 14.494-112.837 35.232-7.468-7.164-17.589-11.591-28.757-11.591-22.965.0-41.585 18.616-41.585 41.58.0 16.896 10.095 31.41 24.568 37.918-.639 4.135-.99 8.328-.99 12.576.0 63.977 74.469 115.836 166.33 115.836s166.334-51.859 166.334-115.836c0-4.218-.347-8.387-.977-12.493 14.564-6.47 24.735-21.034 24.735-38.001zM326.526 373.831c-20.27 20.241-59.115 21.816-70.534 21.816-11.428.0-50.277-1.575-70.522-21.82-3.007-3.008-3.007-7.882.0-10.889 3.003-2.999 7.882-3.003 10.885.0 12.777 12.781 40.11 17.317 59.637 17.317 19.522.0 46.86-4.536 59.657-17.321 3.016-2.999 7.886-2.995 10.885.008 3.008 3.011 3.003 7.882-.008 10.889zm-5.23-48.781c-16.373.0-29.701-13.324-29.701-29.698.0-16.381 13.328-29.714 29.701-29.714 16.378.0 29.706 13.333 29.706 29.714.0 16.374-13.328 29.698-29.706 29.698zM160.91 295.348c0-16.381 13.328-29.71 29.714-29.71 16.369.0 29.689 13.329 29.689 29.71.0 16.373-13.32 29.693-29.689 29.693-16.386.0-29.714-13.32-29.714-29.693z"></path></svg>
|
| facebook.com |
<svg viewbox="0 0 512 512" height="30" width="30" fill="currentColor"><path d="M449.446.0C483.971.0 512 28.03 512 62.554v386.892C512 483.97 483.97 512 449.446 512H342.978V319.085h66.6l12.672-82.621h-79.272v-53.617c0-22.603 11.073-44.636 46.58-44.636H425.6v-70.34s-32.71-5.582-63.982-5.582c-65.288.0-107.96 39.569-107.96 111.204v62.971h-72.573v82.621h72.573V512h-191.104c-34.524.0-62.554-28.03-62.554-62.554V62.554c0-34.524 28.029-62.554 62.554-62.554h386.892z"></path></svg>
|
| api.whatsapp.com |
<svg viewbox="0 0 512 512" height="30" width="30" fill="currentColor"><path d="M449.446.0C483.971.0 512 28.03 512 62.554v386.892C512 483.97 483.97 512 449.446 512H62.554c-34.524.0-62.554-28.03-62.554-62.554V62.554c0-34.524 28.029-62.554 62.554-62.554h386.892zm-58.673 127.703c-33.842-33.881-78.847-52.548-126.798-52.568-98.799.0-179.21 80.405-179.249 179.234-.013 31.593 8.241 62.428 23.927 89.612l-25.429 92.884 95.021-24.925c26.181 14.28 55.659 21.807 85.658 21.816h.074c98.789.0 179.206-80.413 179.247-179.243.018-47.895-18.61-92.93-52.451-126.81zM263.976 403.485h-.06c-26.734-.01-52.954-7.193-75.828-20.767l-5.441-3.229-56.386 14.792 15.05-54.977-3.542-5.637c-14.913-23.72-22.791-51.136-22.779-79.287.033-82.142 66.867-148.971 149.046-148.971 39.793.014 77.199 15.531 105.329 43.692 28.128 28.16 43.609 65.592 43.594 105.4-.034 82.149-66.866 148.983-148.983 148.984zm81.721-111.581c-4.479-2.242-26.499-13.075-30.604-14.571-4.105-1.495-7.091-2.241-10.077 2.241-2.986 4.483-11.569 14.572-14.182 17.562-2.612 2.988-5.225 3.364-9.703 1.12-4.479-2.241-18.91-6.97-36.017-22.23C231.8 264.15 222.81 249.484 220.198 245s-.279-6.908 1.963-9.14c2.016-2.007 4.48-5.232 6.719-7.847 2.24-2.615 2.986-4.484 4.479-7.472 1.493-2.99.747-5.604-.374-7.846-1.119-2.241-10.077-24.288-13.809-33.256-3.635-8.733-7.327-7.55-10.077-7.688-2.609-.13-5.598-.158-8.583-.158-2.986.0-7.839 1.121-11.944 5.604-4.105 4.484-15.675 15.32-15.675 37.364.0 22.046 16.048 43.342 18.287 46.332 2.24 2.99 31.582 48.227 76.511 67.627 10.685 4.615 19.028 7.371 25.533 9.434 10.728 3.41 20.492 2.929 28.209 1.775 8.605-1.285 26.499-10.833 30.231-21.295 3.732-10.464 3.732-19.431 2.612-21.298-1.119-1.869-4.105-2.99-8.583-5.232z"></path></svg>
|
| telegram.me |
<svg viewbox="2 2 28 28" height="30" width="30" fill="currentColor"><path d="M26.49 29.86H5.5a3.37 3.37.0 01-2.47-1 3.35 3.35.0 01-1-2.47V5.48A3.36 3.36.0 013 3 3.37 3.37.0 015.5 2h21A3.38 3.38.0 0129 3a3.36 3.36.0 011 2.46V26.37a3.35 3.35.0 01-1 2.47 3.38 3.38.0 01-2.51 1.02zm-5.38-6.71a.79.79.0 00.85-.66L24.73 9.24a.55.55.0 00-.18-.46.62.62.0 00-.41-.17q-.08.0-16.53 6.11a.59.59.0 00-.41.59.57.57.0 00.43.52l4 1.24 1.61 4.83a.62.62.0 00.63.43.56.56.0 00.4-.17L16.54 20l4.09 3A.9.9.0 0021.11 23.15zM13.8 20.71l-1.21-4q8.72-5.55 8.78-5.55c.15.0.23.0.23.16a.18.18.0 010 .06s-2.51 2.3-7.52 6.8z"></path></svg>
|
| news.ycombinator.com |
<svg width="30" height="30" viewbox="0 0 512 512" fill="currentColor"><path d="M449.446.0C483.971.0 512 28.03 512 62.554V449.446C512 483.97 483.97 512 449.446 512H62.554C28.03 512 0 483.97.0 449.446V62.554C0 28.03 28.029.0 62.554.0H449.446zM183.8767 87.9921h-62.034L230.6673 292.4508V424.0079h50.6655V292.4508L390.1575 87.9921H328.1233L256 238.2489z"></path></svg>
|
| guangchen811.github.io |
Hao Chen
|
| gohugo.io |
Hugo
|
| github.com |
PaperMod
|
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://hchen.io/about/ готова к продвижению на 65%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: