Анализ сайта ronghuali.github.io
Основное Готовность: 100%
Домен
ronghuali.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://ronghuali.github.io
301 MovedPermanently
https://ronghuali.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.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 04.10.2026 22:45:22.
Включён HSTS (Strict-Transport-Security) — защита от подмены на http.
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
~0,55сек
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 0,55сек оптимальна.
Объем документа
72Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 72Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 3
Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения)
?
Количество и тип подключённых ресурсов влияют на скорость загрузки. Большое число запросов увеличивает время рендеринга страницы.
Кол-во файлов ресурсов 3 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://cdn.staticfile.org/twitter-bootstrap/3.3.7/css/bootstrap.min.css | |
| js | https://cdn.staticfile.org/jquery/2.1.1/jquery.min.js | |
| js | https://cdn.staticfile.org/twitter-bootstrap/3.3.7/js/bootstrap.min.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 18
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 18шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| Strict-Transport-Security | max-age=31556952 |
| ETag | "69d7c65b-12d56" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | D974:10D7A:28022CB:2857799:6A89EFF3 |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 18:52:35 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230039-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787424755.460431,VS0,VE116 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 7180386838809cb9df0b5d38c598df9531267e17 |
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: 17%
Title
李荣华介绍
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: 5, 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
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 не указан. Страница не адаптивная.
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: 0
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Мета-теги не найдены. Без них роботы и устройства действуют по умолчанию (не всегда это хорошо).
Оптимизация Готовность: 10%
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 0 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Абзацев с текстом 199 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 67 достаточно.
Кол-во знаков контента 28217 на странице оптимально.
Кол-во слов 3934 на странице оптимально.
Заголовки
Есть ошибки
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.
Не обнаружено заголовков на странице. Добавьте заголовки (<h1>, <h2> или <h3>)
Тошнота
12
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
35,74%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота 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 |
|---|---|---|
| rong-hua | 144 | 3,66% |
| guoren | 88 | 2,24% |
| hongchao | 35 | 0,89% |
| transactions | 34 | 0,86% |
| graphs | 33 | 0,84% |
| efficient | 31 | 0,79% |
| search | 29 | 0,74% |
| jeffrey | 27 | 0,69% |
| networks | 26 | 0,66% |
| knowledge | 26 | 0,66% |
| engineering | 25 | 0,64% |
| qiangqiang | 24 | 0,61% |
| sigmod | 24 | 0,61% |
| xunkai | 20 | 0,51% |
| accepted | 18 | 0,46% |
| longlong | 18 | 0,46% |
| meihao | 18 | 0,46% |
| approach | 14 | 0,36% |
| community | 13 | 0,33% |
| temporal | 13 | 0,33% |
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 197 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: 123
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 123 оптимально.
Показать первые 100 внутренних ссылок
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /./ronghuali.html |
English homepage
|
|
Анализировать url |
| /./tutorial/以数据为中心的图智能.pdf |
这个文档
|
|
|
| /./groupPhotos.html |
(师生合影)
|
|
Анализировать url |
| /./PaperFiles/OpenFGL A Comprehensive Benchmark for Federated Graph Learning.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/OpenGU A Comprehensive Benchmark for Graph Unlearning.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/GraphMaster Automated Graph Synthesis via LLM Agents in Data-Limited Environments.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /.\PaperFiles\OpenGU A Comprehensive Benchmark for Graph Unlearning.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Toward Data-centric Directed Graph Learning An Entropy-driven Approach.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Improved Algorithms for Effective Resistance Computation on Graphs.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Efficient Antagonistic k-plex Enumeration in Signed Graphs.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Minimum Spanning Tree Maintenance in Dynamic Graphs.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Efficient Index Maintenance for Effective Resistance Computation on Evolving Graphs.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Density Decomposition of Bipartite Graphs.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Integral Densest Subgraph Search on Directed Graphs.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Theoretically and Practically Efficient Maximum Defective Clique Search.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Constant-time Connectivity Querying in Dynamic Graphs.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Truss Decomposition in Hypergraphs.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Approximate Anchored Densest Subgraph Search on Large Static.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/OpenFGL A Comprehensive Benchmark for Federated Graph Learning.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Topology-preserving Graph Coarsening An Elementary Collapse-based Approach.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Triangle Counting over Signed Graphs with Differential Privacy.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/On Temporal-Constraint Subgraph Matching.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Efficient Maximum Fair Clique Search over Large Networks.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Toward Effective Digraph Representation Learning A Magnetic Adaptive Propagation based Approach.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Counting Cohesive Subgraphs with Hereditary Properties.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Provable Higher-Order Graph Clustering The Power of Peeling-Based Approaches.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Colorful Star Motif Counting Concepts, Algorithms and Applications.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/DiRW Path-Aware Digraph Learning for Heterophily.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Effective Personalized Search With Heterogeneous Graph Based Hawkes Process.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/On Density-based Local Community Search.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Efficient and Provable Effective Resistance Computation on Large Graphs an Index-based Approach.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Efficient Maximal Biplex Enumerations with Improved Worst-Case Time Guarantee.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Efficient Algorithms for Density Decomposition on Large Static and Dynamic Graphs.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/LightDiC A Simple yet Effective Approach for Large-scale Digraph Representation Learning.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/QTCS Efficient Query-Centered Temporal Community Search.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Efficient Algorithms for Pseudoarboricity Computation in Large Static and Dynamic Graphs.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/PSMC Provable and Scalable Algorithms for Motif Conductance.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Efficient and Effective Anchored Densest Subgraph Search A Convex-programming based Approach.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/IO Efficient Max-Truss Computation in Large Static and Dynamic Graphs.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Breaking the Entanglement of Homophily and Heterophily in Semi-supervised Node Classification.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Maximal Biclique Enumeration A Prefix Tree Based Approach.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Mining Quasi-Periodic Communities in Temporal Network.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/AdaFGL A New Paradigm for Federated Node Classification with Topology Heterogeneity.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Towards Effective and General Graph Unlearning via Mutual Evolution.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Rethinking Node-wise Propagation for Large-scale Graph Learning.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Efficient_kk-Clique_Counting_on_Large_Graphs_The_Power_of_Color-Based_Sampling_Approaches.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Encoding Group Interests With Persistent Homology for Personalized Search.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Privacy-Preserving Graph Embedding based on Local Differential.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/FedTAD Topology-aware Data-free Knowledge Distillation for Subgraph Federated Learning.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Efficient Resistance Distance Computation The Power of Landmark-based Approaches.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Maximal Defective Clique Enumeration.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Efficient Biclique Counting in Large Bipartite Graphs.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Hereditary Cohesive Subgraphs Enumeration on Bipartite Graphs The Power of Pivot-based Approaches.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Efficient Personalized PageRank Computation The Power of Variance-Reduced Monte Carlo Approaches.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/FedGTA.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Parallel Colorful ℎ-star Core Maintenance in Dynamic Graphs.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Neighborhood_Skyline_on_Graphs_Concepts_Algorithms_and_Applications.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Explainable Hyperlink Prediction.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Fairness-aware Maximal Biclique Enumeration on Bipartite Graphs.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Scalable and Effective Conductance-based Graph Clustering.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Temporal_Graph_Cube.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Fairness-Aware Maximal Clique in Large Graphs.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Densest Periodic Subgraph Mining on Large Temporal Graphs.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Stable Subgraph Isomorphism Search in Temporal Networks.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Core Decomposition on Uncertain Graphs Revisited.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Computing Significant Cliques in Large Labeled Networks.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Maximal Quasi-Cliques Mining in Uncertain Graphs.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Fast Maximal Clique Enumeration on Uncertain Graphs.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Efficient Personalized PageRank Computation A Spanning Forests Sampling Based Approach.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Efficient Shortest Path Counting on Large Road Networks.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Mining Bursting Core in Large Temporal Graph.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Approximating Probabilistic Group Steiner Trees in Graphs.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Colorful h-star Core Decomposition.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Fairness-aware Maximal Clique Enumeration.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Efficient Top-k Ego-Betweenness Search.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Lightning Fast and Space Efficient k-clique Counting.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Computing K-Cores in Large Uncertain Graphs An Index-based Optimal Approach.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/IO-Efficient Algorithms for Degeneracy Computation on Massive Networks.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Periodic Communities Mining in Temporal Networks Concepts and Algorithms.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Target-aware Holistic Influence Maximization in Spatial Social Networks.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Index-based Intimate-Core Community Search in Large Weighted Graphs.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Scaling Up Maximal k-plex Enumeration.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Filtration-Enhanced Graph Transformation.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Mining Stable Communities in Temporal Networks by Density-based Clustering.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Mining Diversified Top-r Lasting Cohesive Subgraphs on Temporal Networks.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Mining Stable Quasi-Cliques on Temporal Networks.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Signed Clique Search in Signed Networks Concepts and Algorithms.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Scaling Up Distance-generalized Core Decomposition.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Dynamic Community Evolution Analysis Framework for Large-scale Complex Networks Based on Strong and Weak Events.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Ordering Heuristics for k-clique Listing.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Finding skyline communities in multi-valued networks.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Efficient Top-k Edge Structural Diversity Search.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Efficient Estimation of Heat Kernel PageRank for Local Clustering.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Index-Based Optimal Algorithm for Computing K-Cores in Large Uncertain Graphs.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Improved Algorithms for Maximal Clique Search in Uncertain Networks.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Mining Periodic Cliques in Temporal Networks.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Efficient Structural Clustering on Probabilistic Graphs.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Discrete Overlapping Community Detection with Pseudo Supervision.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Anti-k-labeling of graphs.pdf |
(pdf)
|
|
|
| /./PaperFiles/Structure fault tolerance of k-ary n-cube networks.pdf |
(pdf)
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 73
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 73 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| gdilab.cn |
https://gdilab.cn
|
Анализировать url |
| qinhc.github.io |
秦宏超
|
Анализировать url |
| qq-dai.github.io |
代强强
|
Анализировать url |
| mhliao516.github.io |
廖美昊(2020级)
|
Анализировать url |
| xkli-allen.github.io |
李洵楷(2022级)
|
Анализировать url |
| ychun-yang.github.io |
杨一春(2025级)
|
Анализировать url |
| qinhc.github.io |
秦宏超
|
Анализировать url |
| qizhang1996.github.io |
张琦
|
Анализировать url |
| qq-dai.github.io |
代强强
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
Анализировать url |
| github.com |
(code)
|
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
Сайт ronghuali.github.io не совсем готов к продвижению (процент готовности лишь 32%). Для попадания в ТОПы поисковых систем нужно:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: