Анализ сайта lixiang3776.github.io
Основное Готовность: 100%
Домен
lixiang3776.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.
Цепочка редиректов:
http://lixiang3776.github.io
301 MovedPermanently
https://lixiang3776.github.io/
200 OK
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 27.09.2026 12:15:52.
HTTP автоматически перенаправляется на HTTPS.
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
~0,48сек
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 0,48сек оптимальна.
Объем документа
41Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 41Кб 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 | assets/css/main.css | |
| stylesheet | assets/css/academicons.css | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mathjax/2.7.4/latest.js?config=TeX-MML-AM_CHTML | |
| js | assets/js/main.min.js | |
| js | https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id= |
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 |
| x-origin-cache | HIT |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| ETag | "6a759248-a6a3" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 8546:15B2:73B756:74BCB1:6A8A290C |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 22:56:12 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230179-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787439373.883843,VS0,VE103 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 1737172e7388fdcb1992a84b39bd5ea7531a451b |
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
Xiang Li - Homepage
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://lixiang3776.github.io/
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: 5
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 |
| og:site_name | Xiang Li |
| og:title | Xiang Li |
| og:url | https://lixiang3776.github.io/ |
| og:description | Address: Room 109, Geography Building, 3663 North Zhongshan Road, Shanghai |
Все мета-теги
Кол-во: 12
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 12шт. 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 | images/mstile-144x144.png?v=M44lzPylqQ |
| name | msapplication-config | images/browserconfig.xml?v=M44lzPylqQ |
| name | theme-color | #ffffff |
| property | og:locale | en |
| property | og:site_name | Xiang Li |
| property | og:title | Xiang Li |
| property | og:url | https://lixiang3776.github.io/ |
| property | og:description | Address: Room 109, Geography Building, 3663 North Zhongshan Road, Shanghai |
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.
Абзацев с текстом 8 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Слова из title 3 встречаются в тексте достаточно.
Среднее число слов в абзаце 33 достаточно.
Кол-во знаков контента 21418 на странице оптимально.
Кол-во слов 3247 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> 5. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h3> 1.
Тошнота
6,16
Насколько одно слово доминирует в тексте
?
Классическая тошнота = √(частота самого повторяющегося слова). Норма до 7–8: текст воспринимается естественно. Выше — поисковик может счесть страницу переспамленной.
Тошнота превышает норму 5. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
37,70%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота превышает норму 5-15%. Измените текст страницы!
Семантическое ядро
20
Наиболее часто встречающиеся слова на странице
?
Топ слов по частоте использования. Показывает, какие слова доминируют в тексте с точки зрения поисковика.
Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.
Показать список слов
| Слово | Кол-во | Частота |
|---|---|---|
| learning | 38 | 1,17% |
| networks | 18 | 0,55% |
| language | 14 | 0,43% |
| heterogeneous | 14 | 0,43% |
| models | 13 | 0,40% |
| neural | 13 | 0,40% |
| jianxiang | 13 | 0,40% |
| qiushi | 12 | 0,37% |
| research | 11 | 0,34% |
| information | 11 | 0,34% |
| findings | 11 | 0,34% |
| caihua | 11 | 0,34% |
| chengcheng | 10 | 0,31% |
| virtual | 10 | 0,31% |
| conference | 10 | 0,31% |
| algorithm | 10 | 0,31% |
| jianing | 9 | 0,28% |
| neurips | 9 | 0,28% |
| science | 8 | 0,25% |
| federated | 8 | 0,25% |
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 114 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: 51 байт. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Цепочка редиректов для файла robots.txt:
http://lixiang3776.github.io/robots.txt
301 MovedPermanently
https://lixiang3776.github.io/robots.txt
200 OK
Показать содержимое robots.txt
Sitemap: https://lixiang3776.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://lixiang3776.github.io/sitemap.xml |
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 46
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 46 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| / |
<i>RATE: Reviewer Profiling and Annotation-free Training for Expertise Ranking in Peer Review Systems</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>Adversarial Yet Cooperative: Multi-Perspective Reasoning in Retrieved-Augmented Language Models</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>ScienceBoard: Evaluating Multimodal Autonomous Agents in Realistic Scientific Workflows</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>Unsupervised Text Style Transfer for Controllable Intensity</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>Human Cognition Inspired RAG with Knowledge Graph for Complex Problem Solving</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>SEAGraph: Unveiling the Whole Story of Paper Review Comments</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>Text Detoxification: Data Efficiency, Semantic Preservation and Model Generalization</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>Permitted Knowledge Boundary: Evaluating the Knowledge-Constrained Responsiveness of Large Language Models</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>Boosting Cross-Domain and Cross-Task Generalization for Text-Attributed Graphs from Structural Perspective</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>Towards Instance-wise Personalized Federated Learning via Semi-Implicit Bayesian Prompt Tuning</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>Enhancing LLM-based Hatred and Toxicity Detection with Meta-Toxic Knowledge Graph</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>Initializing and Retrofitting Key-Value Adaptors for Traceable Model Editing</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>Let's Be Self-generated via Step by Step: A Curriculum Learning Approach to Automated Reasoning with Large Language Models</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>A Survey on Learning from Graphs with Heterophily: Recent Advances and Future Directions</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>PA-RAG: RAG Alignment via Multi-Perspective Preference Optimization</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>Hierarchical Vector Quantized Graph Autoencoder with Annealing-Based Code Selection</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>Automated Peer Reviewing in Paper SEA: Standardization, Evaluation, and Analysis</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>DFDG: Data-Free Dual-Generator Adversarial Distillation for One-Shot Federated Learning</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>GraphCBAL: Class-Balanced Active Learning for Graph Neural Networks via Reinforcement Learning</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>Corex: Pushing the Boundaries of Complex Reasoning through Multi-Model Collaboration</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>Self-Pro: Self-Prompt and Tuning Framework for Graph Neural Networks</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>PSP: Pre-Training and Structure Prompt Tuning for Graph Neural Networks</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>HetCAN: A Heterogeneous Graph Cascade Attention Network with Dual-Level Awareness</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>Resurrecting Label Propagation for Graphs with Heterophily and Label Noise</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>Boosting Language Models Reasoning with Chain-of-Knowledge Prompting</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>Learning Prioritized Node-wise Message Propagation in Graph Neural Networks</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>Heterogeneous Graph Contrastive Learning with Meta-path Contexts and Adaptively Weighted Negative Samples</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>Conjoin After Decompose: Improving Few-Shot Performance of Named Entity Recognition</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>Structure-aware Fine-tuning for Code Pre-trained Models</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>Make Prompt-based Black-Box Tuning Colorful: Boosting Model Generalization from Three Orthogonal Perspectives</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>TransCoder: Towards Unified Transferable Code Representation Learning Inspired by Human Skills</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>BapFL: You can Backdoor Personalized Federated Learning</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>Training-free Multi-objective Diffusion Model for 3D Molecule Generation</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>UPFL: Unsupervised Personalized Federated Learning towards New Clients</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>Federated Learning via Consensus Mechanism on Heterogeneous Data: A New Perspective on Convergence</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>Scalable Decoupling Graph Neural Network with Feature-Oriented Optimization</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>DialCoT Meets PPO: Decomposing and Exploring Reasoning Paths in Smaller Language Models</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>Pass-Tuning: Towards Structure-Aware Parameter-Efficient Tuning for Code Representation Learning</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>Uncertainty-aware Parameter-Efficient Self-training for Semi-supervised Language Understanding</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>Evaluating and Enhancing the Robustness of Code Pre-trained Models through Structure-Aware Adversarial Samples Generation</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>When Gradient Descent Meets Derivative-Free Optimization: A Match Made in Black-Box Scenario</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>GradMA: A Gradient-Memory-based Accelerated Federated Learning with Alleviated Catastrophic Forgetting</i>
|
|
Анализировать url |
| / |
<i>Explaining Temporal Graph Models through an Explorer-Navigator Framework</i>
|
|
Анализировать url |
| /pub/kdd2020.pdf |
<i>CAST: A Correlation-based Adaptive Spectral Clustering Algorithm on Multi-scale Data</i>
|
|
|
| /pub/clustering.pdf |
<i>SCHAIN-IRAM: An Efficient and Effective Semi-supervised Clustering Algorithm for Attributed Heterogeneous Information Networks</i>
|
|
|
| /pub/aaai2019.pdf |
<i>Spectral clustering in heterogeneous information networks</i>
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 59
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 59 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| dblp.org |
<i class="ai ai-dblp ai-fw" aria-hidden="true"></i> DBLP
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-fw fa-github" aria-hidden="true"></i> Github
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
<i class="fas fa-fw fa-graduation-cap"></i> Google Scholar
|
Анализировать url |
| dblp.org |
<i class="ai ai-dblp ai-fw" aria-hidden="true"></i>
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-fw fa-github" aria-hidden="true"></i>
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
<i class="fas fa-fw fa-graduation-cap"></i>
|
Анализировать url |
| dase.ecnu.edu.cn |
School of Data Science and Engineering
|
Анализировать url |
| english.ecnu.edu.cn |
East China Normal University
|
Анализировать url |
| hku.hk |
The University of Hong Kong
|
Анализировать url |
| ustc.edu.cn |
University of Science and Technology of China
|
Анализировать url |
| ncu.edu.cn |
Nanchang University
|
Анализировать url |
| datascience.jd.com |
Data Science Lab
|
Анализировать url |
| hku.hk |
The University of Hong Kong
|
Анализировать url |
| microsoft.com |
Microsoft Research Asia, Shanghai
|
Анализировать url |
| baidu.com |
Baidu Search BU
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Code Intelligence Survey Paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Learning from Graphs with Heterophily: Progress and Future
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i>Can Large Language Models Act as Ensembler for Multi-GNNs?</i>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i>Leveraging Large Language Models for Node Generation in Few-Shot Learning on Text-Attributed Graphs</i>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i>RELIEF: Reinforcement Learning Empowered Graph Feature Prompt Tuning</i>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i>Variational Graph Autoencoder for Heterogeneous Information Networks with Missing and Inaccurate Attributes</i>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i>Cross-model Control: Improving Multiple Large Language Models in One-time Training</i>
|
Анализировать url |
| browse.arxiv.org |
<i>DFRD: Data-Free Robustness Distillation for Heterogeneous Federated Learning</i>
|
Анализировать url |
| neurips.cc |
<i>LD2: Scalable Heterophilous Graph Neural Network with Decoupled Embedding</i>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i>Graph Self-Contrast Representation Learning</i>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i>DropMix: Better Graph Contrastive Learning with Harder Negative Samples</i>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i>MUSE: Multi-view contrastive learning for heterophilic graphs via information reconstruction</i>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i>Decentralized Local Updates with Dual-Slow Estimation and Momentum-based Variance-Reduction for Non-Convex Optimization</i>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i>SeeGera: Self-supervised Semi-implicit Graph Variational Auto-encoders with Masking</i>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i>Meta-Learning Siamese Network for Few-Shot Text Classification</i>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i>Heterogeneous Graph Contrastive Learning with Meta-path Contexts and Weighted Negative Samples</i>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i>Knowledge Prompting in Pre-trained Language Model for Natural Language Understanding</i>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i>CAT-probing: A Metric-based Approach to Interpret How Pre-trained Models for Programming Language Attend Code Structure</i>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i>Finding Global Homophily in Graph Neural Networks When Meeting Heterophily</i>
|
Анализировать url |
| github.com |
[Slices]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i>SCARA: Scalable Graph Neural Networks with Feature-Oriented Optimization</i>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i>Lexical Knowledge Internalization for Neural Dialog Generation</i>
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
<i>A Neural Network Architecture for Program Understanding Inspired by Human Behaviors</i>
|
Анализировать url |
| proceedings.neurips.cc |
<i>Reinforcement Learning Enhanced Explainer for Graph Neural Networks</i>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i>Good for Misconceived Reasons: An Empirical Revisiting on the Need for Visual Context in Multimodal Machine Translation</i>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i>Leveraging meta-path contexts for classification in heterogeneous information networks</i>
|
Анализировать url |
| github.com |
[Project Codes]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i>Disentangling user interest and popularity bias for recommendation with causal embedding</i>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i>SceneRec: Scene-Based Graph Neural Networks for Recommender Systems</i>
|
Анализировать url |
| github.com |
[Project Codes]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i>An End-to-End Deep RL Framework for Task Arrangement in Crowdsourcing Platforms</i>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i>A General Early-Stopping Module for Crowdsourced Ranking</i>
|
Анализировать url |
| github.com |
[Project Codes]
|
Анализировать url |
| i.cs.hku.hk |
<i>ROSC: robust spectral clustering on multi-scale data</i>
|
Анализировать url |
| github.com |
[Project Codes]
|
Анализировать url |
| i.cs.hku.hk |
<i>Semi-supervised clustering in attributed heterogeneous information networks</i>
|
Анализировать url |
| github.com |
[Project Codes]
|
Анализировать url |
| i.cs.hku.hk |
<i>On transductive
classification in heterogeneous information networks</i>
|
Анализировать url |
| i.cs.hku.hk |
<i>Computing relevance in large heterogeneous information networks</i>
|
Анализировать url |
| i.cs.hku.hk |
<i>Classification with active learning and meta-paths in heterogeneous information networks</i>
|
Анализировать url |
| i.cs.hku.hk |
<i>Novel user influence measurement based on user interaction in microblog</i>
|
Анализировать url |
| wjn1996.github.io |
Jianing Wang
|
Анализировать url |
| hccngu.github.io |
Chengcheng Han
|
Анализировать url |
| jianxiangyu.github.io |
Jianxiang Yu
|
Анализировать url |
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
Оптимизация сайта lixiang3776.github.io выполнена всего на 69%. Чтобы исправить ситуацию и попасть в ТОП необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: