Анализ страницы https://kai.cs.vu.nl/theses
Основное Готовность: 100%
Домен
kai.cs.vu.nl
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Используйте для продвижения только домен второго уровня.
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.
Не настроен HSTS (Strict-Transport-Security) — рекомендуется включить.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 04.10.2026 22:45:22.
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-US
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-US.
Скорость загрузки
~0,45сек
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 0,45сек оптимальна.
Объем документа
65Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 65Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 6
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 6 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | /assets/css/bootstrap.min.css | |
| stylesheet | /style.css | |
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/4.7.0/css/font-awesome.min.css | |
| js | /assets/js/theses.js | |
| js | /assets/js/bootstrap.min.js | |
| js | /assets/js/main.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 17
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 17шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| ETag | "6a562675-10738" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 9922:3F0643:3F3D7C3:3FC9F0C:6A8AC865 |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sun, 23 Aug 2026 10:16:05 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230023-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787480165.320073,VS0,VE115 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 196c1889ac8c55d3fb1b112ec901f12122b6f7e3 |
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: 32%
Title
Theses
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: 6, минимум: 25, 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
width=device-width, initial-scale=1
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
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: 7
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 7шт. 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 |
| name | color-scheme | light only |
| name | twitter:site | @ |
| name | twitter:title | Theses |
| name | twitter:description | Knowledge and AI research group at Vrije Universiteit Amsterdam |
| name | twitter:card | summary_large_image |
| name | twitter:image | kai.cs.vu.nl/images/ceiling.jpg |
Оптимизация Готовность: 62%
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 в единственном экземпляре).
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.
Слова из title 1 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Абзацев с текстом 15 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 25 достаточно.
Кол-во знаков контента 9990 на странице оптимально.
Кол-во слов 1280 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 <h3> 10.
Тошнота
6,86
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 3. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
14,77%
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 |
|---|---|---|
| knowledge | 47 | 3,67% |
| logics | 25 | 1,95% |
| ontology | 23 | 1,80% |
| ontologies | 21 | 1,64% |
| representation | 17 | 1,33% |
| graphs | 17 | 1,33% |
| models | 17 | 1,33% |
| diagnosis | 16 | 1,25% |
| reasoning | 14 | 1,09% |
| chen@vu | 12 | 0,94% |
| supervisor | 11 | 0,86% |
| extraction | 11 | 0,86% |
| language | 11 | 0,86% |
| application | 10 | 0,78% |
| elements | 10 | 0,78% |
| unique | 10 | 0,78% |
| explainability | 9 | 0,70% |
| belief | 9 | 0,70% |
| pintoprieto@vu | 9 | 0,70% |
| hybrid | 8 | 0,62% |
Индексация Готовность: 50%
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 56 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: 40
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 40 оптимально.
На странице присутствуют изображения 1.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| /index |
Home
|
|
| /people |
People
|
|
| /projects |
Projects
|
|
| /theses |
Theses Topics
|
|
| /artefacts |
Artefacts
|
|
| /supervision_guidelines |
short document
|
|
| /theses_dir/IT_2 |
<h4>
<span>
Exploring attacking arguments in the Computer Science Knowledge Graph (CS-KG)
<span class="supervisor">
(<!--
Ilaria, -->
B.Sc./M.Sc.
)
</span>
</span>
</h4>
<!-- This hidden 'contact' class is used to determine the unique supervisors of the topic to which this project belongs. -->
<span class="contact hidden">i.tiddi@vu.nl</span>
<!-- The goal of the project is to extract argumentation graphs from the Computer Science Knowledge Graph. -->
<ul class="keywords">
<li>Hybrid Intelligence</li><li>Argument Mining</li><li>Knowledge Graphs</li>
</ul>
|
|
| /theses_dir/IT_5 |
<h4>
<span>
Building a common-sense object dataset for Robots
<span class="supervisor">
(<!--
Ilaria, -->
B.Sc./M.Sc.
)
</span>
</span>
</h4>
<!-- This hidden 'contact' class is used to determine the unique supervisors of the topic to which this project belongs. -->
<span class="contact hidden">i.tiddi@vu.nl</span>
<!-- Building a common-sense Knowledge Graph for Robotics applications. -->
<ul class="keywords">
<li>Knowledge Representation</li><li>Knowledge-based Robotics</li><li>Knowledge Graphs</li>
</ul>
|
|
| /theses_dir/IT_airbus_1 |
<h4>
<span>
Explaining pilot actions with KGs
<span class="supervisor">
(<!--
Ilaria, -->
M.Sc.
)
</span>
</span>
</h4>
<!-- This hidden 'contact' class is used to determine the unique supervisors of the topic to which this project belongs. -->
<span class="contact hidden">i.tiddi@vu.nl</span>
<!-- -->
<ul class="keywords">
<li>Hybrid Intelligence</li><li>Explainability</li><li>Knowledge Graphs</li>
</ul>
|
|
| /theses_dir/IT_airbus_2 |
<h4>
<span>
Explaining robotic actions for airplane manufacturing
<span class="supervisor">
(<!--
Ilaria, -->
M.Sc.
)
</span>
</span>
</h4>
<!-- This hidden 'contact' class is used to determine the unique supervisors of the topic to which this project belongs. -->
<span class="contact hidden">i.tiddi@vu.nl</span>
<!-- -->
<ul class="keywords">
<li>Hybrid Intelligence</li><li>Explainability</li><li>Knowledge Graphs</li>
</ul>
|
|
| /theses_dir/IT_explrobots_1 |
<h4>
<span>
Robotic Episodic Memories with RAG
<span class="supervisor">
(<!--
Ilaria, -->
M.Sc.
)
</span>
</span>
</h4>
<!-- This hidden 'contact' class is used to determine the unique supervisors of the topic to which this project belongs. -->
<span class="contact hidden">i.tiddi@vu.nl</span>
<!-- -->
<ul class="keywords">
<li>Explainable AI</li><li>Robots</li><li>Knowledge Graphs</li>
</ul>
|
|
| /theses_dir/IT_explrobots_2 |
<h4>
<span>
Building Robot Episodic Memories with KGs
<span class="supervisor">
(<!--
Ilaria, -->
M.Sc.
)
</span>
</span>
</h4>
<!-- This hidden 'contact' class is used to determine the unique supervisors of the topic to which this project belongs. -->
<span class="contact hidden">i.tiddi@vu.nl</span>
<!-- -->
<ul class="keywords">
<li>Explainable AI</li><li>Robots</li><li>Knowledge Graphs</li>
</ul>
|
|
| /theses_dir/PK_Explain_Negative |
<h4>
<span>
Explaining Missing Entailments from Ontologies
<span class="supervisor">
(<!--
Patrick, -->
M.Sc./B.Sc.
)
</span>
</span>
</h4>
<!-- This hidden 'contact' class is used to determine the unique supervisors of the topic to which this project belongs. -->
<span class="contact hidden">p.k.koopmann@vu.nl</span>
<!-- In this project, you will develop methods for explaining missing entailments from ontologies. -->
<ul class="keywords">
<li>Ontologies</li><li>Explainability</li><li>Reasoning</li><li>Logics</li><li>Description Logics</li>
</ul>
|
|
| /theses_dir/PK_Explain_Positive |
<h4>
<span>
Explaining Entailments from Ontologies
<span class="supervisor">
(<!--
Patrick, -->
M.Sc./B.Sc.
)
</span>
</span>
</h4>
<!-- This hidden 'contact' class is used to determine the unique supervisors of the topic to which this project belongs. -->
<span class="contact hidden">p.k.koopmann@vu.nl</span>
<!-- In this project, you will investigate and develop alternative ways of explaining reasoning with ontologies. -->
<ul class="keywords">
<li>Ontologies</li><li>Explainability</li><li>Reasoning</li><li>Logics</li><li>Description Logics</li>
</ul>
|
|
| /theses_dir/PK_Hypotheses |
<h4>
<span>
Automated Hypothesis Generation using ABox Abduction
<span class="supervisor">
(<!--
Patrick, -->
B.Sc.
)
</span>
</span>
</h4>
<!-- This hidden 'contact' class is used to determine the unique supervisors of the topic to which this project belongs. -->
<span class="contact hidden">p.k.koopmann@vu.nl</span>
<!-- This project is about generating, with the help of ontologies, hypotheses for unexpected observations. -->
<ul class="keywords">
<li>Ontologies</li><li>Logics</li><li>Reasoning</li>
</ul>
|
|
| /theses_dir/PK_Learning |
<h4>
<span>
Learning Concept Descriptions from Examples
<span class="supervisor">
(<!--
Patrick, -->
M.Sc./B.Sc.
)
</span>
</span>
</h4>
<!-- This hidden 'contact' class is used to determine the unique supervisors of the topic to which this project belongs. -->
<span class="contact hidden">p.k.koopmann@vu.nl</span>
<!-- In this project, you will use recent advancements on ontology reasoning to develop and evaluate a new method for learning conceptual (logic-based descriptions of groups of objects based on examples. -->
<ul class="keywords">
<li>Ontologies</li><li>Learning</li><li>Reasoning</li><li>Logics</li><li>Description Logics</li>
</ul>
|
|
| /theses_dir/PK_Modules |
<h4>
<span>
Extracting Sub-Ontologies
<span class="supervisor">
(<!--
Patrick, -->
B.Sc.
)
</span>
</span>
</h4>
<!-- This hidden 'contact' class is used to determine the unique supervisors of the topic to which this project belongs. -->
<span class="contact hidden">p.k.koopmann@vu.nl</span>
<!-- The aim of this project is to develop new heuristics to use existing tools that extract small parts from large ontologies. -->
<ul class="keywords">
<li>Ontologies</li><li>Logics</li>
</ul>
|
|
| /theses_dir/PK_Optimizing |
<h4>
<span>
Optimizing Concept Expressions
<span class="supervisor">
(<!--
Patrick, -->
B.Sc.
)
</span>
</span>
</h4>
<!-- This hidden 'contact' class is used to determine the unique supervisors of the topic to which this project belongs. -->
<span class="contact hidden">p.k.koopmann@vu.nl</span>
<!-- In this project, you will investigate how to automatically improve expressions found in an ontology. -->
<ul class="keywords">
<li>Ontologies</li><li>Logics</li>
</ul>
|
|
| /theses_dir/JC_AIBias |
<h4>
<span>
Bias in AI: Bias Detection and Mitigation in Large Language Models
<span class="supervisor">
(<!--
Jieying, -->
B.Sc./M.Sc.
)
</span>
</span>
</h4>
<!-- This hidden 'contact' class is used to determine the unique supervisors of the topic to which this project belongs. -->
<span class="contact hidden">j.y.chen@vu.nl</span>
<!-- This is a qualitative study where the goal is to look into common theories and disciplines that might influence novel Hybrid Intelligence methods. -->
<ul class="keywords">
<li>Fairness</li><li>Large Language Models</li><li>Social AI</li><li>BERT models</li>
</ul>
|
|
| /theses_dir/JC_LLM_QA |
<h4>
<span>
Leveraging Large Language Models for Ontology Extraction through Question-Answering
<span class="supervisor">
(<!--
Jieying, -->
M.Sc.
)
</span>
</span>
</h4>
<!-- This hidden 'contact' class is used to determine the unique supervisors of the topic to which this project belongs. -->
<span class="contact hidden">j.y.chen@vu.nl</span>
<!-- This thesis explores automating ontology extraction using Large Language Models (LLMs). By leveraging LLMs' capabilities in context understanding and information extraction, this project aims to enable agile, real-time ontology development through a QA mechanism. -->
<ul class="keywords">
<li>Ontology Extraction</li><li>LLM</li><li>Semantic Web</li><li>Knowledge Representation</li>
</ul>
|
|
| /theses_dir/JC_LM_onto |
<h4>
<span>
Enhancing Language Models with Ontology Subsumption Inference
<span class="supervisor">
(<!--
Jieying, -->
M.Sc.
)
</span>
</span>
</h4>
<!-- This hidden 'contact' class is used to determine the unique supervisors of the topic to which this project belongs. -->
<span class="contact hidden">j.y.chen@vu.nl</span>
<!-- This master's thesis aims to explore the potential of pre-trained language models for encoding and reasoning with complex ontology subsumptions, moving beyond simple relational knowledge bases to embrace sophisticated OWL ontologies. It seeks to enhance LMs' understanding and inference of concept subsumption relationships. -->
<ul class="keywords">
<li>Language Models</li><li>Ontology Subsumption</li><li>Knowledge Representation</li><li>Inference Enhancement</li>
</ul>
|
|
| /theses_dir/JC_OntoText |
<h4>
<span>
Ontology Text Alignment Using Large Language Models (BERT and Generative LLMS)
<span class="supervisor">
(<!--
Jieying, -->
M.Sc.
)
</span>
</span>
</h4>
<!-- This hidden 'contact' class is used to determine the unique supervisors of the topic to which this project belongs. -->
<span class="contact hidden">j.y.chen@vu.nl</span>
<!-- This is a qualitative study where the goal is to look into common theories and disciplines that might influence novel Hybrid Intelligence methods. -->
<ul class="keywords">
<li>Large Language Models</li><li>Ontology Engineering</li><li>Nature Langue Processing</li><li>BERT models</li><li>RAG</li>
</ul>
|
|
| /theses_dir/JC_auto-evaluator |
<h4>
<span>
Designing a Benchmark and Auto-Evaluator for Extracting Relevant Axioms from User Input
<span class="supervisor">
(<!--
Jieying, -->
M.Sc.
)
</span>
</span>
</h4>
<!-- This hidden 'contact' class is used to determine the unique supervisors of the topic to which this project belongs. -->
<span class="contact hidden">j.y.chen@vu.nl</span>
<!-- This project focuses on enhancing ontology extraction, a key component in semantic reasoning and knowledge base expansion. It addresses the challenges of processing vast, varied user-contributed content by proposing an innovative auto-evaluator. -->
<ul class="keywords">
<li>Semantic Web</li><li>Data validation</li><li>Ontology Engineering</li>
</ul>
|
|
| /theses_dir/JC_axiom_extraction |
<h4>
<span>
Extraction of Relevant Axioms Using Ontology Embedding
<span class="supervisor">
(<!--
Jieying, -->
M.Sc.
)
</span>
</span>
</h4>
<!-- This hidden 'contact' class is used to determine the unique supervisors of the topic to which this project belongs. -->
<span class="contact hidden">j.y.chen@vu.nl</span>
<!-- This project tackles the challenge of navigating large ontologies by extracting axioms most relevant to user interests. It aims to enhance usability and comprehension, making complex knowledge structures more accessible and digestible for human users, thereby improving interaction with vast knowledge domains. -->
<ul class="keywords">
<li>Ontology Navigation</li><li>Axiom Extraction</li><li>Usability Enhancement</li><li>Knowledge Accessibility</li><li>Human-Computer Interaction</li>
</ul>
|
|
| /theses_dir/JC_bias |
<h4>
<span>
Ethnic AI: Bias Detection and Mitigation in Large Language Models
<span class="supervisor">
(<!--
Jieying, -->
B.Sc./M.Sc.
)
</span>
</span>
</h4>
<!-- This hidden 'contact' class is used to determine the unique supervisors of the topic to which this project belongs. -->
<span class="contact hidden">j.y.chen@vu.nl</span>
<!-- Large Language Models (LLMs) are crucial for applications from information retrieval to content creation. The aim of this project is to use ontologies to benchmark LLM outputs against a standardized knowledge base, ensuring reliability, neutrality, and rectifying biases, enhancing LLM's ethical use and credibility. -->
<ul class="keywords">
<li>Bias Detection</li><li>Ontologies</li><li>Knowledge Representation</li><li>LLM</li>
</ul>
|
|
| /theses_dir/JC_modularity_QA |
<h4>
<span>
Benchmarking Ontology Modularity and QA Using Real-world Ontologies
<span class="supervisor">
(<!--
Jieying, -->
M.Sc.
)
</span>
</span>
</h4>
<!-- This hidden 'contact' class is used to determine the unique supervisors of the topic to which this project belongs. -->
<span class="contact hidden">j.y.chen@vu.nl</span>
<!-- This project promotes modular ontologies for better maintenance and usability, alongside developing benchmarks for QA systems interacting with them. Incorporating real-world data is key to evaluating their practicality and scalability effectively. -->
<ul class="keywords">
<li>Ontology Modularity</li><li>QA Systems</li><li>Benchmarks</li><li>Real-World Data</li><li>Knowledge Representation</li>
</ul>
|
|
| /theses_dir/JC_onto_embedding |
<h4>
<span>
Ontology Embedding using the BERT Model
<span class="supervisor">
(<!--
Jieying, -->
M.Sc.
)
</span>
</span>
</h4>
<!-- This hidden 'contact' class is used to determine the unique supervisors of the topic to which this project belongs. -->
<span class="contact hidden">j.y.chen@vu.nl</span>
<!-- This project explores embedding ontologies with the BERT model to enhance semantic web and intelligent systems, bridging symbolic and vector space representations. It aims to capture latent semantics, improving similarity computations and enabling richer downstream applications. -->
<ul class="keywords">
<li>Ontology Embeddings</li><li>LLM</li><li>Semantic Web</li><li>Sub-symbolic AI</li>
</ul>
|
|
| /theses_dir/JC_onto_tool |
<h4>
<span>
Python-based Implementation of Ontology Modularity Tools
<span class="supervisor">
(<!--
Jieying, -->
M.Sc.
)
</span>
</span>
</h4>
<!-- This hidden 'contact' class is used to determine the unique supervisors of the topic to which this project belongs. -->
<span class="contact hidden">j.y.chen@vu.nl</span>
<!-- This project targets the development of swift, Python-based tools for ontology modularity. It focuses on creating accurate and efficient solutions for managing and updating large-scale knowledge representations. -->
<ul class="keywords">
<li>Tool Development</li><li>Knowledge Representation</li><li>Computational Efficiency</li><li>Algorithm Optimization</li>
</ul>
|
|
| /theses_dir/AN_reasoning_with_SWARL |
<h4>
<span>
Enhancing Ontological Reasoning with SWRL Rules: A Semantic Approach
<span class="supervisor">
(<!--
Ameneh, -->
B.Sc.
)
</span>
</span>
</h4>
<!-- This hidden 'contact' class is used to determine the unique supervisors of the topic to which this project belongs. -->
<span class="contact hidden">a.naghdipour@vu.nl, j.y.chen@vu.nl</span>
<!-- This project focuses on how SWARL rules can support inferencing of new knowledge and improve decision-making situations. -->
<ul class="keywords">
<li>Ontology</li><li>SWARL rule</li><li>Inference</li><li>Desicion-making</li>
</ul>
|
|
| /theses_dir/VS_1 |
<h4>
<span>
The field of application of Modal Logics to specification and verification of correctness of CS and AI systems, project 1
<span class="supervisor">
(<!--
Vera, -->
B.Sc./M.Sc.
)
</span>
</span>
</h4>
<!-- This hidden 'contact' class is used to determine the unique supervisors of the topic to which this project belongs. -->
<span class="contact hidden">v.n.stebletsova@vu.nl</span>
<!-- -->
<ul class="keywords">
<li>Modal Logics</li><li>Model Checking</li>
</ul>
|
|
| /theses_dir/VS_2 |
<h4>
<span>
The field of application of Modal Logics to specification and verification of correctness of CS and AI systems, project 2
<span class="supervisor">
(<!--
Vera, -->
B.Sc./M.Sc.
)
</span>
</span>
</h4>
<!-- This hidden 'contact' class is used to determine the unique supervisors of the topic to which this project belongs. -->
<span class="contact hidden">v.n.stebletsova@vu.nl</span>
<!-- -->
<ul class="keywords">
<li>Modal Logics</li><li>Model Checking</li>
</ul>
|
|
| /theses_dir/dpp_belief-networks |
<h4>
<span>
Belief function networks for fault diagnosis
<span class="supervisor">
(<!--
Daira, -->
B.Sc.
)
</span>
</span>
</h4>
<!-- This hidden 'contact' class is used to determine the unique supervisors of the topic to which this project belongs. -->
<span class="contact hidden">d.pintoprieto@vu.nl</span>
<!-- -->
<ul class="keywords">
<li>Belief functions</li><li>Fault diagnosis</li><li>Application</li>
</ul>
|
|
| /theses_dir/dpp_belnap-dunn-logic |
<h4>
<span>
Belnap-Dunn logic for fault diagnosis: an end-to-end solution
<span class="supervisor">
(<!--
Daira, -->
M.Sc.
)
</span>
</span>
</h4>
<!-- This hidden 'contact' class is used to determine the unique supervisors of the topic to which this project belongs. -->
<span class="contact hidden">d.pintoprieto@vu.nl</span>
<!-- -->
<ul class="keywords">
<li>Belnap-Dunn logic</li><li>Fault diagnosis</li>
</ul>
|
|
| /theses_dir/dpp_credal-networks |
<h4>
<span>
Credal networks for fault diagnosis: What we know about the unknowns
<span class="supervisor">
(<!--
Daira, -->
M.Sc.
)
</span>
</span>
</h4>
<!-- This hidden 'contact' class is used to determine the unique supervisors of the topic to which this project belongs. -->
<span class="contact hidden">d.pintoprieto@vu.nl</span>
<!-- -->
<ul class="keywords">
<li>Imprecise probabilities</li><li>Credal networks</li><li>Fault diagnosis</li><li>Information gain</li>
</ul>
|
|
| /theses_dir/dpp_epistemic-logic |
<h4>
<span>
Epistemic modal logic for fault diagnosis
<span class="supervisor">
(<!--
Daira, -->
B.Sc.
)
</span>
</span>
</h4>
<!-- This hidden 'contact' class is used to determine the unique supervisors of the topic to which this project belongs. -->
<span class="contact hidden">d.pintoprieto@vu.nl</span>
<!-- -->
<ul class="keywords">
<li>Epistemic modal logic</li><li>Fault diagnosis</li><li>Application</li>
</ul>
|
|
| /theses_dir/dpp_knowledge-compilation |
<h4>
<span>
Knowledge compilation for belief function: from theory to practice
<span class="supervisor">
(<!--
Daira, -->
M.Sc.
)
</span>
</span>
</h4>
<!-- This hidden 'contact' class is used to determine the unique supervisors of the topic to which this project belongs. -->
<span class="contact hidden">d.pintoprieto@vu.nl</span>
<!-- -->
<ul class="keywords">
<li>Knowledge compilation</li><li>Belief function</li><li>Uncertainty</li>
</ul>
|
|
| /theses_dir/dpp_multi-layer-belief-model |
<h4>
<span>
Multi-layer belief model: systematic comparison of evidence rules of combination
<span class="supervisor">
(<!--
Daira, -->
M.Sc.
)
</span>
</span>
</h4>
<!-- This hidden 'contact' class is used to determine the unique supervisors of the topic to which this project belongs. -->
<span class="contact hidden">d.pintoprieto@vu.nl</span>
<!-- -->
<ul class="keywords">
<li>Belief function</li><li>Uncertainty</li><li>Rule of combination</li><li>Evidence models</li>
</ul>
|
|
| /theses_dir/dpp_possibilistic-networks |
<h4>
<span>
Possibilistic networks for fault diagnosis
<span class="supervisor">
(<!--
Daira, -->
B.Sc.
)
</span>
</span>
</h4>
<!-- This hidden 'contact' class is used to determine the unique supervisors of the topic to which this project belongs. -->
<span class="contact hidden">d.pintoprieto@vu.nl</span>
<!-- -->
<ul class="keywords">
<li>Possibility functions</li><li>Fault diagnosis</li><li>Application</li>
</ul>
|
|
| /theses_dir/dpp_ranking-networks |
<h4>
<span>
Ranking networks for fault diagnosis
<span class="supervisor">
(<!--
Daira, -->
B.Sc.
)
</span>
</span>
</h4>
<!-- This hidden 'contact' class is used to determine the unique supervisors of the topic to which this project belongs. -->
<span class="contact hidden">d.pintoprieto@vu.nl</span>
<!-- -->
<ul class="keywords">
<li>Ranking functions</li><li>Fault diagnosis</li><li>Application</li>
</ul>
|
|
| /theses_dir/TPD_GraphRAG |
<h4>
<span>
Navigating information through networks
<span class="supervisor">
(<!--
Pelletreau-Duris, -->
B.Sc.
)
</span>
</span>
</h4>
<!-- This hidden 'contact' class is used to determine the unique supervisors of the topic to which this project belongs. -->
<span class="contact hidden">t.a.p.pelletreau-durisd@vu.nl</span>
<!-- This bachelor's thesis aims to explore the effects of graph-powered retrieval-augmented generation (GraphRAG) for pre-trained large language models (LLMs). -->
<ul class="keywords">
<li>LLM</li><li>Reasoning</li><li>RAG</li><li>graphRAG</li>
</ul>
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 1
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 1 оптимально.
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор |
|---|---|
| docs.google.com |
here
|
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://kai.cs.vu.nl/theses готова к продвижению на 61%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: