Анализ страницы https://www.learning4graphs.org/home
Основное Готовность: 100%
Домен
learning4graphs.org
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Длина домена велика. Но если вы продвигаете запрос, входящий в название домена, то это хорошо.
Домен второго уровня идеален для продвижения.
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 11:14:44.
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
~0,34сек
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 0,34сек оптимальна.
Объем документа
153Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 153Кб 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://fonts.googleapis.com/css?family=Oswald%3A400%2C600%2C700%7COpen%20Sans%3A400%2C600%2C700&display=swap | |
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css?family=Google+Sans:400,500|Roboto:300,400,500,700|Source+Code+Pro:400,700&display=swap | |
| stylesheet | https://www.gstatic.com/_/atari/_/ss/k=atari.vw._eXkLR-OjqU.L.W.O/am=IAACHAAE/d=1/rs=AGEqA5nsf_KuRrevR_wvYvwFs5yssp01EA | |
| js | https://apis.google.com/js/client.js?onload=gapiLoaded | |
| js | https://www.gstatic.com/_/atari/_/js/k=atari.vw.en_US.lM9D4hCvW98.O/am=IAACHAAE/d=1/rs=AGEqA5mvX-DVdqeLqmgX9kg-nVf7XAe6wg/m=view |
Серверные заголовки
Кол-во: 15
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 15шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| X-Frame-Options | DENY |
| Cache-Control | no-store, must-revalidate, no-cache, max-age=0 |
| Pragma | no-cache |
| Date | Sun, 23 Aug 2026 08:26:14 GMT |
| Content-Security-Policy | base-uri 'self';object-src 'none';report-uri /_/view/cspreport;script-src 'report-sample' 'nonce-e72WR4Pxc9ohz9ZJ8ru3PQ' 'unsafe-inline' 'unsafe-eval';worker-src 'self';frame-ancestors https://google-admin.corp.google.com/ |
| Cross-Origin-Resource-Policy | same-site |
| cross-origin-opener-policy | unsafe-none |
| reporting-endpoints | default="/web-reports?jobset=prod&wcrumsspbp=true&bl=editors.sites-viewer-frontend_20260817.02_p0&app=25&clss=1&context=eJwNz3lcjYkeBvDT6X1_v9RpPzmn7XR6D6dVspVpUYS6utNYb918ri0hJWnTcA2usV5jG-QzzM2kGVHWouzXchmMsjQyFJoSRfuiQ8t9_vj-8TzPX49ppzLHJFp2wixaNlUZLZsJ1ruiZa4g5EbLlJAxJEa2EQK8KmX9QN6VMg2E_NkuD4eW9V3yj_B14kf5ergb1CN_BN3xPfJ-OLqtR34KFtwzyJeCfWy_3BWSZQPyTOhxGpDLnAfknVkD8l4IWW9sHA7T3xgbx0JWS4CwDuQHggRTuFAYJFyHiLHBwlRomzJeMMCL1ROEWtiXEib8CHGZYUIiyE-HCabwxfkwYTyMXTpJCIWhKyYJw-Db-knCdogZM1mYB3t3hAt58PZjuNACuYkRwnGotfmL8B6qeIpQBytn5IhroWZJjtgAz0pyxNdQEnBYvAaPOg6Lf8D8qiNiAqxpOSJuhONJeeJZuFebJz6GB1G_iL-DvUu-6Aruf88XfUEqzBenNx4XY-FYVIF4BlLjToqrwHJlo6iCmJAP4jyYfeODGAe_xzSJ1WB5sElUweejCjLOV9BpS3MqBX2pOflA5S0LegVf5ljSLCh4Z01FsKTRmlLg4kkbugG2xTbkCEaSLQ2CIn9bugShY20pAormI8PIaiUFgF2UHTnDnlV29AOszR1Mm8GtajANB9MkFdnAp2QVmS5X0VatmnZD8Qk1XYaKXHuqgpXbHGgt1O1ypA8we4oTzQOPW040Al4VaOjX5xp6AA1VGmqGWW0aioXn8Aouz3ahC4tc6Co0fuNCLSAXtMQQyVqaAdvnamkvvE_QUnOplrohcp8rzYDVR1xpA5yscaXzEOotUQQkDZcoHfzCJQqEzxslMt4k0aUtEt2ExMMSpcGVBxLdAEWZRNbwEXphcrlEkZAPJ8D6oUSD4bt-ifZBX5COxGAdDaTriDN01Pq1jrogdZWOVkL2ah0dgvX_1NEmiK3Q0QKY3aOjOMgboqdCmBKtp-mg6XIjHZQJ7vQUCsmdiqHd3J0-gaW1OynhAlwFydudPOFOrjuVw9N6d3oJj2WBdL8gkJ7AwjOBlADGZwPJBO7DQ9hfFEgFUUFUBCn7gykLsreOoxyIHBRCM0B3K5S8oOHheGqD9Y3jaSu0JYWRARamhVESeG8Io9HwP7uJ9ADspk4kZ3jZPJHqYfG6ybQcdHmTyQua0sOpC6TCcPIE2z_CyRHWvQ6nLfC9TwQdhJuvIug-OO76k7TQ0FxLbWAzrY4c4A6Ug6mhjmygKb-eumBpQT2lwm8hb-kRLPvqLWXA6QdvqRSW5b2jDOg2NFI_SDbvyROOlXygM7A_von-A02VTdQFTUHN1AXuJc1ks6WF-opaSCxuoRXBrSTNaSVPiFvUSolQuKGVsqtaqel1K_mObqOCfW1kcaCN9ga10yGo_ms7_ba0nWxPtpMaZik76Nq0DnzpoPq5HRS1oIOiV3VS9epOyjjTSWtg-s1OyoJJ7zspAsp3d1EllH3qoifQ8KybmuGnOR_Ja_FHuq3oIUfnHgqVeog_95AlVKkNVAcBEw00Ae6fMtC40wYKBcUzAynB7zl2eDH7M_k__kwhZ3spHBbU9FL1_D56A8sO9VEqbD7aRzsh9lwfLYCrA310G7bJ-2kP3FQN0H04rRkgh60DpJ8oYx9o65SxAdYaZLwZ9kYbcTao5hjxd7lGvA_u3DZil1-NuKZYzlHNcu5RGvMBlTEfhiR7Y06HonPG7GoucJMk8PyFAifA3H8J7F8u8EQohMZHAps4iZzoJ7L2HyK_VBNXtRPXwc9ZJnwM9n5jwoGbTNiv2IQz_Qfxy0-DuBaSvzDlTNj7zpTbhprxl3ozTvQw48uTzNhtphlvqzPjcjcFV8LW0QpeHKlghyQFy35WcApkgNMVBZc-UfB_oeaGOZc8NueLleaseGnO5uANbfYWPFxvwdfhLuR5WHAh6IItuOKtBVdBUZwlZ-y3ZIOdFZd-ZcXHY6z4SoYVe-dbsQ8MPWXNw2DpRhsuvmbD91fb8sAdW364Qsljdio5GKYeVnLpKSUrnit55xslH3mrZI2rHe8eY8dOfnasAS1IMAT04A6e4A2-MCPcjs9n23HeoMFceH0we3qreCSkjFJxFhhiVNwrqVnQqXnEJTVvuqrmHdD0Ss213Wp-B5YGNasgrk_NBVp73j7Knhcvs-cdWfa8H_YFOXDIVAcOhQmw_agDr-lz4Fw44enIp-AMFME5KIGr3o7cfdCRl9xz5BS4XObIPw44stdgZ_bNdebL5zVcfkHDFXDsooZjr2l4AXj2arjM1IWfQrW_C1994cK3YUmAlm8ka_keLCvXcjaoHmr5NrtyGTiGu7IWota58q5gie2-ldgZ7PdLPMpTx91pOu6HVRt1PO6Ajq1_0PG8PB3fbtBxms0QLncawh8qhnBe1FA2ujaUL0p6vgHpnnrOBMsxel7tp-efavSc7ePGOdCW6MYDD9yYy9y47okbf4DuOnd-MsqD71Z58PcNHnwAVph58roDnpyg92KXBC-etsGLS_K8eM0Ub3792Zv3qIZx3sVhLFr58M3I4TwzfzifDBjBm2NG8Fb4N2yHnbAbbBQmv1QfryCr_Or6bcYOwt8S4ldK3vELE9KXp6b5pCWkx6cNy0QXnzpsUery5PT45IVzR_qO9PMdO8Lfx3fk3BTf_wN3l7Wm&build-label=editors.sites-viewer-frontend_20260817.02_p0&imp-sid=CNOG5PuptpYDFRhOqwIdcV4SsQ&is-cached-offline=false" |
| document-policy | include-js-call-stacks-in-crash-reports |
| Referrer-Policy | strict-origin-when-cross-origin |
| Server | ESF |
| X-XSS-Protection | 0 |
| X-Content-Type-Options | nosniff |
| Accept-Ranges | none |
| Vary | Sec-Fetch-Dest |
CMS
WordPress
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.
Сайт работает на CMS WordPress.
Веб-сервер
Google Frontend
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.
Сайт работает на веб-сервере Google Frontend.
Мета-теги Готовность: 48%
Title
LEARN4G
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: 7, 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
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:title | LEARN4G |
| og:type | website |
| og:url | https://www.learning4graphs.org/home |
| og:description | NEWS |
Все мета-теги
Кол-во: 6
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 6шт. 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 | referrer | strict-origin-when-cross-origin |
| property | og:title | LEARN4G |
| property | og:type | website |
| property | og:url | https://www.learning4graphs.org/home |
| property | og:description | NEWS |
Оптимизация Готовность: 70%
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 одном 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 58 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 59 достаточно.
Кол-во знаков контента 6873 на странице оптимально.
Кол-во слов 1116 на странице оптимально.
Заголовки
Ошибок нет
Иерархия заголовков H1–H6
?
H1 должен быть один и содержать ключевой запрос. H2–H6 описывают подразделы. Пропуск уровней (H1 → H3) и несколько H1 — типичные ошибки, снижающие понятность страницы для поисковика.
На странице присутствуют заголовки <h1> 1. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 1. Это хорошо.
Тошнота
6
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
11,02%
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 |
|---|---|---|
| learning | 36 | 3,23% |
| organizing | 25 | 2,24% |
| graphs | 21 | 1,88% |
| workshop | 20 | 1,79% |
| tutorial | 18 | 1,61% |
| special | 13 | 1,16% |
| session | 11 | 0,99% |
| models | 8 | 0,72% |
| 18/04/2023 | 8 | 0,72% |
| analysis | 7 | 0,63% |
| machine | 7 | 0,63% |
| knowledge | 5 | 0,45% |
| series | 5 | 0,45% |
| upcoming | 5 | 0,45% |
| 06/2026 | 4 | 0,36% |
| foundation | 4 | 0,36% |
| language | 4 | 0,36% |
| neural | 4 | 0,36% |
| conference | 4 | 0,36% |
| reviews | 4 | 0,36% |
Индексация Готовность: 0%
Индексирование
Ошибок нет
Разрешено ли индексирование страницы
?
Проверяет, не закрыта ли страница от индексации через robots.txt, meta robots или X-Robots-Tag. Страница, закрытая от индексации, не появится в поисковой выдаче.
Анкоров на странице 86 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: 19
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 19 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| /home |
<span>LEARN4G</span>
|
|
| /home |
Home
|
|
| /about |
About
|
|
| /members |
Members
|
|
| /activities |
Activities
|
|
| /home |
<span class="QTKDff">LEARN4G</span>
|
|
| /home |
Home
|
|
| /about |
About
|
|
| /members |
Members
|
|
| /activities |
Activities
|
|
| /home |
Home
|
|
| /about |
About
|
|
| /members |
Members
|
|
| /activities |
Activities
|
|
| /activities/tutorials/ijcnn-2021 |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">Deep Learning for Graphs</span>
|
|
| /activities/tutorials/wcci-2020 |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">WCCI2020 </span>
|
|
| /activities/tutorials/acdl-2020 |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">ACLD2020 </span>
|
|
| /activities/tutorials/ecai-2020 |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">Deep Learning for Graphs – Processing symbolic relationships with neural networks</span>
|
|
| /activities/tutorials/wcci-2020 |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">Deep Learning for Graphs</span>
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 65
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 65 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор |
|---|---|
| glow-workshop.github.io |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">Graph-enhanced LLMs for trustwOrthy Web data management</span>
|
| sites.google.com |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">Scaling Knowledge Graphs for Industry (SKGi)</span>
|
| kdd26scisocllm.github.io |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">SciSoc Agents & LLMs</span>
|
| 2026.flins.cc |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">Learning for Graphs</span>
|
| graph-across-ai.dii.univpm.it |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">Graphs Across AI: From Structural Reasoning to Foundation Models</span>
|
| ijcnn-2026-kg-llm.github.io |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">Integrating Large Language Models and Knowledge Graphs</span>
|
| sites.google.com |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">Graph-Based Solutions for Explainable and Efficient AI</span>
|
| glow-workshop.github.io |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">Graph-enhanced LLMs for trustwOrthy Web data management</span>
|
| supsi.ch |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">Graph Deep Learning for Time Series and Spatiotemporal Data.</span>
|
| doi.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-size: 12.0pt; font-variant: normal; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">10.1561/2000000137</span>
|
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-size: 12.0pt; font-variant: normal; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">arXiv:2507.05636</span>
|
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-size: 12.0pt; font-variant: normal; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">full text in PDF</span>
|
| drive.google.com |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-size: 12.0pt; font-variant: normal; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">[download the .bib file]</span>
|
| sites.google.com |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">Neural Networks for Graphs and Beyond</span>
|
| sites.google.com |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">Temporal Graph Learning</span>
|
| sites.google.com |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs for Medicine and Healthcare</span><span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">.</span>
|
| sites.google.com |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">Design and Theory of Deep Graph Learning</span>
|
| 2025.ijcnn.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">Deep learning for graphs</span>
|
| 2025.ijcnn.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">Combining Bayesian and Neural approaches for Structured Data</span>
|
| pakdd-glfm-2025.github.io |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">Graph Learning with Foundation Models (GLFM)</span>
|
| esann.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">Foundation and Generative Models for Graphs</span>
|
| www2025.thewebconf.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">Few-Shot Learning on Graphs: From Meta-Learning to LLM-empowered Pre-Training and Beyond</span>
|
| www2025.thewebconf.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">Integrating Large Language Models and Knowledge Graphs for Next-level AGI</span>
|
| gmlg.ch |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">Graph Deep Learning for Time Series Processing: Forecasting, Reconstruction and Analysis</span>
|
| sites.google.com |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">Deep Learning for Graphs (DL4G)</span>
|
| 2024.ieeewcci.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">WCCI-2024</span>
|
| advanced-recommender-systems.github.io |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">Large Language Models for Graph Learning</span>
|
| www2024.thewebconf.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">TheWebConf (WWW) 2024</span>
|
| ai4ts.github.io |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">AI for Time Series Analysis</span>
|
| ijcai24.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;"> </span><span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">IJCAI</span><span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">-202</span>
|
| mlog-workshop.github.io |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">Machine Learning on Graphs (MLoG)</span>
|
| wsdm-conference.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">WSDM-202</span>
|
| ai4ts.github.io |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">AI for Time Series Analysis</span>
|
| aaai.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;"> </span><span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">AAAI</span><span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">-202</span>
|
| computer.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">Graph Machine Learning for Recommender Systems (GML4Rec)</span>
|
| learningkgs.github.io |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">International Workshop on Learning with Knowledge Graphs</span>
|
| shiruipan.github.io |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">Data Centric Graph Machine Learning</span>
|
| adc2023.github.io |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">ADC-2023</span>
|
| ai4ts.github.io |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">AI for Time Series Analysis</span>
|
| ijcai-23.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;"> IJCAI-2023</span>
|
| computer.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">Graph Machine Learning for Recommender Systems (GML4Rec)</span>
|
| computer.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">IEEE Transactions on Big Data</span>
|
| sciencedirect.com |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">Graph Machine Learning </span>
|
| sciencedirect.com |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">Pattern Recognition</span>
|
| 2023.ijcnn.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">Graph Self-Supervised Learnin</span>
|
| 2023.ijcnn.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">IJCNN 2023</span>
|
| siam.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">Graph Minimally-supervised Learning</span>
|
| siam.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">SDM</span><span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;"> 2023</span>
|
| 2023.ecmlpkdd.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">ECML-PKDD</span><span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;"> 2023</span>
|
| siam.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">SDM 2023</span>
|
| 2023.ijcnn.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">Deep Learning for Graphs (DL4G)</span>
|
| 2023.ijcnn.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">IJCNN 2023</span>
|
| 2023.ecmlpkdd.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;"> ECML-PKDD 2023</span>
|
| esann.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">ESANN</span>
|
| www2023.thewebconf.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">WWW-23</span>
|
| wsdm-conference.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">WSDM-2023</span>
|
| esann.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;"> </span><span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">ESANN 2022</span>
|
| sites.google.com |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">Deep Learning for Graphs</span>
|
| wcci2022.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">WCCI </span><span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">202</span><span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">2</span>
|
| github.com |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">Graph machine learning tutorial</span>
|
| nldl.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">Northern Lights Deep Learning</span>
|
| covid19.claire-ai.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">CLAIRE-AI initiative</span>
|
| docs.google.com |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">yourself as a volunteer</span>
|
| ecai2020.eu |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">ECAI 2020</span>
|
| wcci2020.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">WCCI 2020</span>
|
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://www.learning4graphs.org/home готова к продвижению на 54%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: