Анализ страницы https://migalkin.github.io/cv/
Основное Готовность: 100%
Домен
migalkin.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.
Не настроен HSTS (Strict-Transport-Security) — рекомендуется включить.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 12.10.2026 15:36:20.
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
~0,26сек
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
44Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 44Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 5
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 5 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://migalkin.github.io/assets/css/main.css | |
| stylesheet | https://migalkin.github.io/assets/css/academicons.css | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mathjax/2.7.4/latest.js?config=TeX-MML-AM_CHTML | |
| js | https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=UA-143549459-1 | |
| js | https://migalkin.github.io/assets/js/main.min.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 | "67907a0f-b1c6" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | A7BC:2840:5DEFCE:65F696:6A8BC20C |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Mon, 24 Aug 2026 04:01:16 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270033-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787544077.841712,VS0,VE121 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | b0c9fb21974a753535c775af024d107f3b99c6f0 |
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: 48%
Title
CV - Michael Galkin
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: 19, 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
https://migalkin.github.io/cv/
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.
Канонический Url прописан корректно.
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=1.0
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: 4
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:locale | en-US |
| og:site_name | Michael Galkin |
| og:title | CV |
| og:url | https://migalkin.github.io/cv/ |
Все мета-теги
Кол-во: 11
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 11шт. 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 | HandheldFriendly | True |
| name | MobileOptimized | 320 |
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1.0 |
| name | msapplication-TileColor | #000000 |
| name | msapplication-TileImage | https://migalkin.github.io/images/mstile-144x144.png?v=M44lzPylqQ |
| name | msapplication-config | https://migalkin.github.io/images/browserconfig.xml?v=M44lzPylqQ |
| name | theme-color | #ffffff |
| property | og:locale | en-US |
| property | og:site_name | Michael Galkin |
| property | og:title | CV |
| property | og:url | https://migalkin.github.io/cv/ |
Оптимизация Готовность: 67%
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.
Среднее число слов в абзаце 7 слишком мало. Сделайте контент более читаемым!
Слова из title 3 встречаются в тексте достаточно.
Абзацев с текстом 52 достаточно.
Кол-во знаков контента 7503 на странице оптимально.
Кол-во слов 1086 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> 7. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h3> 75.
Тошнота
6,32
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
3,13%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота не дотягивает до нормы 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 |
|---|---|---|
| knowledge | 40 | 3,68% |
| graphs | 29 | 2,67% |
| models | 10 | 0,92% |
| virtual | 10 | 0,92% |
| reasoning | 9 | 0,83% |
| foundation | 8 | 0,74% |
| university | 6 | 0,55% |
| research | 6 | 0,55% |
| semantic | 6 | 0,55% |
| germany | 5 | 0,46% |
| inductive | 5 | 0,46% |
| enterprise | 5 | 0,46% |
| online | 5 | 0,46% |
| scientist | 4 | 0,37% |
| conversational | 4 | 0,37% |
| learning | 4 | 0,37% |
| logical | 4 | 0,37% |
| answering | 4 | 0,37% |
| neural | 4 | 0,37% |
| hyper-relational | 4 | 0,37% |
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 103 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: 48 байт. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
Sitemap: https://migalkin.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 карту сайта. Это прекрасно!
Robots.txt не содержит ошибок в карте сайта.
Показать карту сайта
| Url | Статус |
|---|---|
| https://migalkin.github.io/sitemap.xml |
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 84
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 84 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| / |
Michael Galkin
|
|
| /blog/ |
News & Blog
|
|
| /publications/ |
Publications
|
|
| /talks/ |
Talks
|
|
| /kgcourse2021/ |
Teaching
|
|
| /cv/ |
CV
|
|
| /kgcourse2021/ |
open KG course
|
|
| /publication/2024-07-27-Scaling-Computational-Performance-of-Spherical-Harmonics-Kernels-with-Triton |
Scaling Computational Performance of Spherical Harmonics Kernels with Triton
|
|
| /publication/2024-07-23-Position-Graph-Foundation-Models-Are-Already-Here |
Position: Graph Foundation Models Are Already Here
|
|
| /publication/2024-06-14-TGB-20-A-Benchmark-for-Learning-on-Temporal-Knowledge-Graphs-and-Heterogeneous-Graphs |
TGB 2.0: A Benchmark for Learning on Temporal Knowledge Graphs and Heterogeneous Graphs
|
|
| /publication/2024-05-30-GraphAny-A-Foundation-Model-for-Node-Classification-on-Any-Graph |
GraphAny: A Foundation Model for Node Classification on Any Graph
|
|
| /publication/2024-05-12-Towards-Foundation-Models-for-Knowledge-Graph-Reasoning |
Towards Foundation Models for Knowledge Graph Reasoning
|
|
| /publication/2024-05-09-PARSAC-Fast-Human-quality-Floorplanning-for-Modern-SoCs-with-Complex-Design-Constraints |
PARSAC: Fast, Human-quality Floorplanning for Modern SoCs with Complex Design Constraints
|
|
| /publication/2024-05-09-FloorSet-a-VLSI-Floorplanning-Dataset-with-Design-Constraints-of-Real-World-SoCs |
FloorSet-a VLSI Floorplanning Dataset with Design Constraints of Real-World SoCs
|
|
| /publication/2024-04-10-Zero-shot-Logical-Query-Reasoning-on-any-Knowledge-Graph |
Zero-shot Logical Query Reasoning on any Knowledge Graph
|
|
| /publication/2023-12-10-Improving-Systematic-Generalization-using-Iterated-Learning-and-Simplicial-Embeddings |
Improving Systematic Generalization using Iterated Learning and Simplicial Embeddings
|
|
| /publication/2023-12-10-ANet-A-Scalable-Path-based-Reasoning-Approach-for-Knowledge-Graphs |
A*Net: A Scalable Path-based Reasoning Approach for Knowledge Graphs
|
|
| /publication/2023-09-12-MatSciML-A-Broad-Multi-Task-Benchmark-for-Solid-State-Materials-Modeling |
MatSciML: A Broad, Multi-Task Benchmark for Solid-State Materials Modeling
|
|
| /publication/2023-08-12-Approximate-Answering-of-Graph-Queries |
Approximate Answering of Graph Queries
|
|
| /publication/2023-03-26-Neural-Graph-Reasoning-Complex-Logical-Query-Answering-Meets-Graph-Databases |
Neural Graph Reasoning: Complex Logical Query Answering Meets Graph Databases
|
|
| /publication/2023-02-08-Attending-to-Graph-Transformers |
Attending to Graph Transformers
|
|
| /publication/2022-12-01-Weisfeiler-and-Leman-Go-Relational |
Weisfeiler and Leman Go Relational
|
|
| /publication/2022-12-01-Recipe-for-a-General-Powerful-Scalable-Graph-Transformer |
Recipe for a General, Powerful, Scalable Graph Transformer
|
|
| /publication/2022-12-01-Long-Range-Graph-Benchmark |
Long Range Graph Benchmark
|
|
| /publication/2022-12-01-Inductive-Logical-Query-Answering-in-Knowledge-Graphs |
Inductive Logical Query Answering in Knowledge Graphs
|
|
| /publication/2022-11-01-A-Decade-of-Knowledge-Graphs-in-Natural-Language-Processing-A-Survey |
A Decade of Knowledge Graphs in Natural Language Processing: A Survey
|
|
| /publication/2022-07-01-Neural-Symbolic-Models-for-Logical-Queries-on-Knowledge-Graphs |
Neural-Symbolic Models for Logical Queries on Knowledge Graphs
|
|
| /publication/2022-04-25-nodepiece |
NodePiece: Compositional and Parameter-Efficient Representations of Large Knowledge Graphs
|
|
| /publication/2022-04-24-starqe |
Query Embedding on Hyper-relational Knowledge Graphs
|
|
| /publication/2022-04-01-An-Open-Challenge-for-Inductive-Link-Prediction-on-Knowledge-Graphs |
An Open Challenge for Inductive Link Prediction on Knowledge Graphs
|
|
| /publication/2022-04-01-A-Unified-Framework-for-Rank-based-Evaluation-Metrics-for-Link-Prediction-in-Knowledge-Graphs |
A Unified Framework for Rank-based Evaluation Metrics for Link Prediction in Knowledge Graphs
|
|
| /publication/2021-10-24-hyperilp |
Improving Inductive Link Prediction Using Hyper-relational Facts
|
|
| /publication/2020-09-26-stare |
Message Passing for Hyper-Relational Knowledge Graphs
|
|
| /publication/2020-06-01-pykeen |
Bringing Light Into the Dark: A Large-scale Evaluation of Knowledge Graph Embedding Models Under a Unified Framework
|
|
| /publication/2019-10-26-Gizmo |
Demonstration of a Customizable Representation Model for Graph-Based Visualizations of Ontologies–GizMO
|
|
| /publication/2019-08-26-COMET-A-Contextualized-Molecule-Based-Matching-Technique |
COMET: A Contextualized Molecule-Based Matching Technique
|
|
| /publication/2018-11-10-Querying-Interlinked-Data-by-Bridging-RDF-Molecule-Templates |
Querying Interlinked Data by Bridging RDF Molecule Templates
|
|
| /publication/2018-10-10-Synthesizing-a-Knowledge-Graph-of-Data-Scientist-Job-Offers-with-MINTE |
Synthesizing a Knowledge Graph of Data Scientist Job Offers with MINTE+
|
|
| /publication/2018-10-10-Synthesizing-Knowledge-Graphs-from-Web-Sources-with-the-MINTE-Framework |
Synthesizing Knowledge Graphs from Web Sources with the MINTE++ Framework
|
|
| /publication/2018-02-01-Shipping-Knowledge-Graph-Management-Capabilities-to-Data-Providers-and-Consumers |
Shipping Knowledge Graph Management Capabilities to Data Providers and Consumers
|
|
| /publication/2017-10-23-BatWAn-A-Binary-and-Multi-Way-Query-Plan-Analyzer |
BatWAn: A Binary and Multi-Way Query Plan Analyzer
|
|
| /publication/2017-09-24-Towards-a-Multi-way-Similarity-Join-Operator |
Towards a Multi-way Similarity Join Operator
|
|
| /publication/2017-09-11-SMJoin-A-Multi-way-Join-Operator-for-SPARQL-Queries |
SMJoin: A Multi-way Join Operator for SPARQL Queries
|
|
| /publication/2017-08-28-SJoin-A-Semantic-Join-Operator-to-Integrate-Heterogeneous-RDF-Graphs |
SJoin: A Semantic Join Operator to Integrate Heterogeneous RDF Graphs
|
|
| /publication/2017-08-28-MULDER-Querying-the-Linked-Data-Web-by-Bridging-RDF-Molecule-Templates |
MULDER: Querying the Linked Data Web by Bridging RDF Molecule Templates
|
|
| /publication/2017-06-19-MINTE-semantically-integrating-RDF-graphs |
MINTE: semantically integrating RDF graphs
|
|
| /publication/2017-04-26-Enterprise-Knowledge-Graphs-A-Semantic-Approach-for-Knowledge-Management-in-the-Next-Generation-of-Enterprise-Information-Systems |
Enterprise Knowledge Graphs: A Semantic Approach for Knowledge Management in the Next Generation of Enterprise Information Systems
|
|
| /publication/2017-02-01-Semantic-Data-Integration-for-Knowledge-Graph-Construction-at-Query-Time |
Semantic Data Integration for Knowledge Graph Construction at Query Time
|
|
| /publication/2016-11-02-Monitoring-and-Automating-Factories-Using-Semantic-Models |
Monitoring and Automating Factories Using Semantic Models
|
|
| /publication/2016-10-24-FuhSen-A-Federated-Hybrid-Search-Engine-for-Building-a-Knowledge-Graph-On-Demand-Short-Paper |
FuhSen: A Federated Hybrid Search Engine for Building a Knowledge Graph On-Demand (Short Paper)
|
|
| /publication/2016-10-13-Enterprise-Knowledge-Graphs-A-Backbone-of-Linked-Enterprise-Data |
Enterprise Knowledge Graphs: A Backbone of Linked Enterprise Data
|
|
| /publication/2016-02-04-Integration-Strategies-for-Enterprise-Knowledge-Graphs |
Integration Strategies for Enterprise Knowledge Graphs
|
|
| /publication/2015-10-11-The-Simple-Web-based-Tool-for-Visualization-and-Sharing-of-Semantic-Data-and-Ontologies |
The Simple Web-based Tool for Visualization and Sharing of Semantic Data and Ontologies
|
|
| /publication/2015-10-11-LinkDaViz-Automatic-Binding-of-Linked-Data-to-Visualizations |
LinkDaViz - Automatic Binding of Linked Data to Visualizations
|
|
| /publication/2015-10-01-Identifying-Web-Tables-Supporting-a-Neglected-Type-of-Content-on-the-Web |
Identifying Web Tables: Supporting a Neglected Type of Content on the Web
|
|
| /publication/2013-11-11-Development-of-the-St-Petersburgs-linked-open-data-site-using-Information-Workbench |
Development of the St. Petersburg's linked open data site using Information Workbench
|
|
| /talks/2024-05-15-nus |
Graph Foundation Models for Knowledge Graph Reasoning and Beyond
|
|
| /talks/2024-03-04-fanesy |
Foundation Models for Knowledge Graph Reasoning: Is Inductive Reasoning Solved?
|
|
| /talks/2024-06-13-stardog |
Neural Graph Reasoning
|
|
| /talks/2024-01-22-logg |
Foundation Models for Knowledge Graph Reasoning?
|
|
| /talks/2023-12-05-dagstuhl |
Graph Foundation Models
|
|
| /talks/2023-10-11-ucsd |
Towards Foundation Models for Graph Reasoning and AI4Science
|
|
| /talks/2023-04-14-ued_log |
Neural Graph Databases
|
|
| /talks/2023-03-10-uiuc_log |
Neural Graph Databases
|
|
| /talks/2022-12-11-log |
LoG 2022 Mila Meetup
|
|
| /talks/2022-07-28-gps |
GraphGPS
|
|
| /talks/2022-07-12-birs |
Inductive Graph Reasoning without Node Features
|
|
| /talks/2022-04-12-discover |
Discovering New ML Applications on Knowledge Graphs
|
|
| /talks/2022-03-04-nodepiece |
NodePiece @ Netflix and Twitter
|
|
| /talks/2021-12-14-comp_token |
Compositional Tokenization in Knowledge Graphs
|
|
| /talks/2021-11-11-aij21 |
Beyond Shallow Embeddings of Knowledge Graphs
|
|
| /talks/2021-10-26-kgs_mcgill |
Intro to Knowledge Graphs
|
|
| /talks/2021-03-03-kgs_gml |
Placing Knowledge Graphs in Graph ML
|
|
| /talks/2020-12-04-kgqa |
Complex Question Answering over Knowledge Graphs
|
|
| /talks/2020-11-18-emnlp |
Message Passing for Hyper-Relational Knowledge Graphs
|
|
| /talks/2020-09-15-ods |
Placing Knowledge Graphs in Graph ML
|
|
| /talks/2020-03-31-cs520 |
Stanford CS 520 Lecture 1 Slides
|
|
| /talks/2019-11-16-moscownlp |
Knowledge Graphs and Conversational AI
|
|
| /talks/2019-11-08-aijourney |
Knowledge Graphs and Conversational AI
|
|
| /talks/2019-10-25-aitalk |
Knowledge Graphs in Conversational AI Platforms
|
|
| /talks/2019-05-22-lswt |
The Mushroom Effect or Why You Need Knowledge Graphs for Dialogue Systems
|
|
| /kgcourse2021/ |
open Knowledge Graph Course
|
|
| /sitemap/ |
Sitemap
|
|
| /feed.xml |
<i class="fa fa-fw fa-rss-square" aria-hidden="true"></i> Feed
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 18
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 18 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
На странице ссылки с атрибутом rel='nofollow' 2.
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор |
|---|---|
| twitter.com |
<i class="fab fa-fw fa-twitter-square" aria-hidden="true"></i> Twitter
|
| medium.com |
<i class="fab fa-fw fa-medium" aria-hidden="true"></i> Medium
|
| linkedin.com |
<i class="fab fa-fw fa-linkedin" aria-hidden="true"></i> LinkedIn
|
| github.com |
<i class="fab fa-fw fa-github" aria-hidden="true"></i> Github
|
| scholar.google.com |
<i class="fas fa-fw fa-graduation-cap"></i> Google Scholar
|
| sda.cs.uni-bonn.de |
Smart Data Analytics
|
| jens-lehmann.org |
Prof. Dr. Jens Lehmann
|
| sda.cs.uni-bonn.de |
Smart Data Analytics
|
| grlmila.github.io |
Mila Graph Representation Learning reading group
|
| rampasek.github.io |
Ladislav Rampášek
|
| chrsmrrs.github.io |
Christopher Morris
|
| knowledgegraph.tech |
Knowledge Graph Conference 2022
|
| 2021.connected-data.world |
Panel Discussion
|
| ods.ai |
ods.ai
|
| github.com |
<i class="fab fa-github" aria-hidden="true"></i> GitHub
|
| jekyllrb.com |
Jekyll
|
| github.com |
AcademicPages
|
| mademistakes.com |
Minimal Mistakes
|
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://migalkin.github.io/cv/ готова к продвижению на 69%. 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: