Анализ сайта tylerderr.com
Основное Готовность: 100%
Домен
tylerderr.com
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Домен второго уровня идеален для продвижения.
Отличный запоминающийся домен.
Ответ сервера
200 Успешный ответ
HTTP-код ответа и цепочка редиректов
?
Код 200 — страница доступна. Коды 3xx — редиректы (цепочки замедляют загрузку и размывают ссылочный вес). Коды 4xx/5xx — ошибки, поисковик не сможет проиндексировать страницу.
Сервер настроен корректно.
Цепочка редиректов:
http://tylerderr.com
302 Found
https://tylersnetwork.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 20.11.2026 2:59:59.
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
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 страницы не указан. Рекомендуется явно указать язык документа!
Скорость загрузки
~0,69сек
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 0,69сек оптимальна.
Объем документа
21Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 21Кб 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 | text/css | jemdoc.css |
| js | text/javascript | //cdn.clustrmaps.com/map_v2.js?d=leIDuRwlUzsESOVq6m32RqbgLChp2xkZYp22IZ7QInU&cl=ffffff&w=a&t=tt |
| js | https://platform.twitter.com/widgets.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 | "6a82fa40-5701" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 2046:9229B:2CED11:307F8B:6A8A00DB |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 20:04:43 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270061-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787429084.564921,VS0,VE153 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | b93e11c6cc672b199870404b1a3769e6a2b54e1a |
CMS
jemdoc, see http://jemdoc.jaboc.net/
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.
В мета-теге generator указано: jemdoc, see http://jemdoc.jaboc.net/.
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: 22%
Title
Tyler Derr
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: 10, 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: 1
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 1шт. 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 | generator | jemdoc, see http://jemdoc.jaboc.net/ |
Оптимизация Готовность: 62%
Структура
Ошибок нет
Семантические HTML-элементы страницы
?
Проверяет наличие основных структурных элементов: nav, header, footer, main. Корректная семантическая структура помогает поисковику понять архитектуру страницы.
Структура документа корректна (теги <html> и <body> присутствуют в 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 2 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Абзацев с текстом 80 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 20 достаточно.
Кол-во знаков контента 12643 на странице оптимально.
Кол-во слов 1780 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> 4. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 4.
Тошнота
5,10
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
15,17%
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 |
|---|---|---|
| accepted | 26 | 1,46% |
| preprint | 17 | 0,96% |
| language | 13 | 0,73% |
| network | 11 | 0,62% |
| models | 11 | 0,62% |
| research | 10 | 0,56% |
| science | 10 | 0,56% |
| honored | 10 | 0,56% |
| learning | 9 | 0,51% |
| generation | 9 | 0,51% |
| social | 8 | 0,45% |
| vanderbilt | 8 | 0,45% |
| survey | 8 | 0,45% |
| 8/2025: | 8 | 0,45% |
| university | 7 | 0,39% |
| trustworthy | 7 | 0,39% |
| invited | 7 | 0,39% |
| machine | 6 | 0,34% |
| networks | 6 | 0,34% |
| program | 6 | 0,34% |
Индексация Готовность: 30%
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 84 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: 22271 байт. Загружен за: 1сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Цепочка редиректов для файла robots.txt:
http://tylerderr.com/robots.txt
302 Found
https://tylersnetwork.github.io/
200 OK
Показать содержимое robots.txt
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.1//EN"
"http://www.w3.org/TR/xhtml11/DTD/xhtml11.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml" xml:lang="en">
<head>
<meta name="generator" content="jemdoc, see http://jemdoc.jaboc.net/" />
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html;charset=utf-8" />
<link rel="stylesheet" href="jemdoc.css" type="text/css" />
<title>Tyler Derr</title>
</head>
<body>
<table summary="Table for page layout." id="tlayout">
<tr valign="top">
<td id="layout-menu">
<div class="menu-category">Tyler Derr</div>
<div class="menu-item"><a href="index.html" class="current">Home</a></div>
<div class="menu-item"><a href="TylerDerr_CV.pdf">CV(pdf)</a></div>
<div class="menu-item"><a href="openings.html">Openings</a></div>
<div class="menu-category">Research</div>
<div class="menu-item"><a href="publications.html">Publications</a></div>
<div class="menu-item"><a href="https://scholar.google.com/citations?user=et6IhFcAAAAJ">Google Scholar</a></div>
<div class="menu-item"><a href="https://dblp.org/pid/207/7927.html">DBLP</a></div>
<div class="menu-item"><a href="https://tylersnetwork.github.io/TylerDerr_CV.pdf#nameddest=mentoring%20in%20nds%20lab%20%28As%20Advisor%29">Students</a></div>
<div class="menu-item"><a href="https://tylersnetwork.github.io/TylerDerr_CV.pdf#nameddest=honors%20%26%20awards%20%28as%20faculty%29">Awards</a></div>
<div class="menu-category">Professional</div>
<div class="menu-item"><a href="https://tylersnetwork.github.io/TylerDerr_CV.pdf#nameddest=teaching%20experience">Teaching</a></div>
<div class="menu-item"><a href="https://tylersnetwork.github.io/TylerDerr_CV.pdf#nameddest=external%20services">Services</a></div>
<div class="menu-item"><a href="https://tylersnetwork.github.io/TylerDerr_CV.pdf#nameddest=volunteering">Community Outreach</a></div>
<div class="menu-item"><a href="https://tylersnetwork.github.io/TylerDerr_CV.pdf#nameddest=talks">Talks</a></div>
<div class="menu-category">Social Media</div>
<div class="menu-item"><a href="https://www.linkedin.com/in/tylersnetwork/">LinkedIn</a></div>
<div class="menu-item"><a href="https://twitter.com/TylersNetwork">Twitter</a></div>
<div class="menu-item"><a href="https://twitter.com/VU_NDS_Lab">NDS Twitter</a></div>
<div class="menu-item"><a href="https://github.com/NDS-VU">NDS Github</a></div>
<div class="menu-category">Links</div>
<div class="menu-item"><a href="http://my.vanderbilt.edu/NDS">NDS Lab @VU</a></div>
<div class="menu-item"><a href="http://dse.cse.msu.edu">DSE Lab @MSU</a></div>
<script type="text/javascript" id="clustrmaps" src="//cdn.clustrmaps.com/map_v2.js?d=leIDuRwlUzsESOVq6m32RqbgLChp2xkZYp22IZ7QInU&cl=ffffff&w=a&t=tt"></script>
</td>
<td id="layout-content">
<div id="toptitle">
<h1>Tyler Derr</h1>
</div>
<table class="imgtable"><tr><td>
<a href="images/TylerDerr.png"><img src="images/TylerDerr.png" alt="Image of Tyler" width="216px" height="270px" /></a> </td>
<td align="left"><p>Assistant Professor <br />
<a href="https://engineering.vanderbilt.edu/cs/">Department of Computer Science</a> <br />
<a href="https://www.vanderbilt.edu/chancellor/initiatives-and-outreach/growth/connected-computing/">College of Connected Computing</a> <br />
<a href="https://www.vanderbilt.edu/">Vanderbilt University</a> <br /></p>
<p><a href="http://my.vanderbilt.edu/nds">Network and Data Science (NDS) Lab</a></p>
<p>Email: (first).(last)@vanderbilt.edu<br />
Office: 4030 <a href="https://www.google.com/maps/place/Sony+Building/@36.1407466,-86.7962808,17z/data=!4m5!3m4!1s0x886467f2f83fb7ad:0x776e8cbe25bfd330!8m2!3d36.1406532!4d-86.7956447">Sony Building</a><br />
Mail: 400 24th Ave S Rm 254, Nashville, TN 37212</p>
<p><a href="https://scholar.google.com/citations?user=et6IhFcAAAAJ">Google Scholar</a><br />
<a href="https://www.linkedin.com/in/tylersnetwork">Linkedin</a><br />
<a href="https://twitter.com/tylersnetwork?ref_src=twsrc%5Etfw" class="twitter-follow-button" data-show-count="true">Follow @tylersnetwork</a><script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script>
</p>
</td></tr></table>
<p><br /></p>
<h2>Short Bio</h2>
<p>Dr. Tyler Derr is an Assistant Professor of Computer Science at Vanderbilt University and Director of the Network and Data Science Lab. His research spans on graph machine learning, large language models and AI agents, data-centric AI, and trustworthy and responsible AI, with applications in social networks, recommender systems, and computational drug discovery. He has published 75+ papers in leading AI, data mining, and machine learning venues, and has received numerous research, teaching, and professional honors. [Extended <a href="bios.html">bios</a>.]</p>
<table class="imgtable"> <td style="width:50%"> <h2>Selected Honors and Leadership</h2> (see full <a href="TylerDerr_CV.pdf">CV</a> for complete details) <h3>Honors & Awards</h3> <ul> <li> NSF CAREER Award, 2023 </li> <li> International Neural Network Society's <br> Aharon Katzir Young Investigator Award, 2025 </li> <li> NVIDIA Academic Grant Program Award, 2024 </li> <li> IJCAI-ECAI Early Career Spotlight (ECS), 2026 </li> <li> Young Investigator Best Paper Award - KDD Health Day, 2025 </li> <li> Best Paper Award - GLFrontiers Workshop at NeurIPS, 2023 </li> <li> Teaching Innovation Award - VU Engineering, Fall 2020 </li> <li> Vanderbilt Career Catalyst Impact Award, 2025 </li> </ul> <h3> Leadership & Professional Service </h3> <ul> <li> Faculty Senator, Vanderbilt University, 2025-2028; <br> Co-Chair, Academic Policies and Services Committee </li> <li> Associate Editor: ACM TKDD, IEEE TBD, Tsinghua Science and Technology </li> <li> Organizing Committees: KDD, CIKM, SDM, DSAA, WSDM </li> <li> Tutorials at AAAI, KDD, CIKM, SDM </li> <li> 40+ invited talks at leading universities, institutes, and industry labs worldwide </li> </ul> </td> <td> <a href="https://nds-vu.github.io/research/"> <img src="images/NDS_overview.png" alt="Image of NDS Research" width="500px" /> </a> </td> </table> <h2>Research Interests</h2> <p> Data mining; machine learning; deep learning on graphs; network science; LLMs; retrieval-augmented generation; <br> AI agents; data-centric AI; trustworthy AI; responsible AI; social network analysis; recommender systems; <br> and AI for scientific and societal applications, including computational drug discovery and computational social science <p><b> <font color="red">[Open positions]</font><br> I am recruiting PhD students to work with us in the NDS Lab on topics in our general interests.</b> <br> We are especially looking for <a href="https://sfs.opm.gov/Student/Information">eligible PhD applicants</a> for the CyberAICorps Scholarship for Service through our <a href="https://www.nsf.gov/awardsearch/show-award?AWD_ID=2622415">Secure and Trustworthy AI Research and Training Program (STAR)</a>. <br> Master's and undergraduate students within Vanderbilt University and visiting scholars are also welcome. <br> Please feel free to email me (but due to the volume, I may not be able to reply to all); <b>see <a href="openings.html">here</a> for position details.</b></p>
<h2>Recent News</h2>
<p>(before 2025 can be seen <a href="news.html">here</a>)</p>
<div class="infoblock">
<div class="blockcontent">
<h3>2026</h3>
<ul>
<li><p>8/2026: Our paper ‘‘RAD: Rule-Augmented Relational Anomaly Detection’’ is accepted at <b>CIKM2026</b></p>
</li>
<li><p>8/2026: Appointed <b>Co-Chair of the VU Faculty Senate Academic Policies and Services (APS) Committee</b>, leading governance on new school, program, and degree development, faculty advancement, and campus services.</p>
</li>
<li><p>7/2026: Our paper ‘‘Personalized Auto-Research: Towards a True AI Co-Scientist’’ is accepted in the Visionary Papers category of the <b>inaugural ACM AI Leadership Summit</b></p>
</li>
<li><p>7/2026: Our paper <a href="https://arxiv.org/abs/2502.06872">Towards Trustworthy Retrieval Augmented Generation for Large Language Models: A Survey</a> is accepted in ACM Computing Surveys (<b>CSUR</b>)</p>
</li>
<li><p>7/2026: Our paper <a href="https://arxiv.org/abs/2510.16306">Scaffold-Aware Generative Augmentation and Reranking for Enhanced Virtual Screening</a> is accepted at <b>SDM2026</b></p>
</li>
<li><p>7/2026: Honored to receive an <b>NSF</b> CyberAI SFS grant for the project <a href="https://www.nsf.gov/awardsearch/show-award/?AWD_ID=2622415">Secure and Trustworthy AI Research and Training Program (STAR)</a></p>
</li>
<li><p>6/2026: Our paper <a href="https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0887618526000927">Mapping Relative Proximity within an Internalizing Symptoms Network</a> is accepted in the <b>Journal of Anxiety Disorders</b></p>
</li>
<li><p>6/2026: Honored to receive the 2025 <b>International Neural Network Society's (INNS) Aharon Katzir Young Investigator Award</b>, ‘‘recognizing exceptionally promising young investigators in the field of neural networks’’</p>
</li>
<li><p>6/2026: Preprint <a href="https://arxiv.org/abs/2606.20846">Adverse Online Social Interactions: A Multi-Level Evolutionary Analysis of Local Patterns, Diffusion, and Community Disruption</a></p>
</li>
<li><p>5/2026: Our paper ‘‘Reachability-Based Formal Verification of Graph Neural Networks with Node and Edge Features’’ is accepted at the Symposium on AI Verification (<b>SAIV2026</b>)</p>
</li>
<li><p>5/2026: Our work ‘‘Evaluating Large Language Models for Generating Executable Phenotyping Algorithms from Multimodal Phenotype Documentation’’ was selected for a podium abstract presentation at <b>AMIA2026</b></p>
</li>
<li><p>5/2026: Congratulations to BS student Haowei Fu who received the College of Computing's 2026 <b>Best in Program</b> Runner-up Award!</p>
</li>
<li><p>5/2026: Honored to be seleced for the <b>IJCAI-ECAI Early Career Spotlight (ECS)</b>, recognizing those ‘‘who have already made significant research contributions to AI and who demonstrate great promise for future impactful contributions’’</p>
</li>
<li><p>5/2026: Preprint <a href="https://arxiv.org/abs/2605.11290">ReAD: Reinforcement-Guided Capability Distillation for Large Language Models</a></p>
</li>
<li><p>5/2026: Preprint <a href="https://arxiv.org/abs/2605.11317">SOMA: Efficient Multi-turn LLM Serving via Small Language Model</a></p>
</li>
<li><p>4/2026: Honored to receive support through the <b>Google Cloud Research Credits Program</b> for our project ‘‘A Multi-Agent AI Scientist for Autonomous Knowledge Discovery via Iterative Hypothesis Generation and Testing’’</p>
</li>
<li><p>4/2026: Preprint <a href="https://arxiv.org/abs/2604.24996">Sparse Personalized Text Generation with Multi-Trajectory Reasoning</a></p>
</li>
<li><p>4/2026: Congratulations to the team from my Project in Machine Learning course for winning <b>1st place in Vanderbilt's CS Immersion Showcase</b> (sponsored by FortyAU)</p>
</li>
<li><p>4/2026: Preprint <a href="https://arxiv.org/abs/2604.18955v1">Assessing Capabilities of Large Language Models in Social Media Analytics: A Multi-task Quest</a></p>
</li>
<li><p>4/2026: Our paper <a href="https://aclanthology.org/2026.findings-acl.2111/">Risk-Controlled Event-Driven Cascading Updates for Knowledge Graph Consistency Restoration</a> is accepted at <b>ACL2026</b> (Findings)</p>
</li>
<li><p>3/2026: Preprint <a href="https://hal.science/hal-05555227v1/file/Figure_Captioning_and_Reasoning_Survey__ARR_Jan_6__without_SoC.pdf">Figure Captioning with Large Generative Models: A Survey</a></p>
</li>
<li><p>3/2026: Invited to serve as <b>Doctoral Consortium Co-Chair for WSDM2027</b></p>
</li>
<li><p>3/2026: Our paper <a href="https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3803550">A Survey on Signed Network Reconstruction Modeling and its Applications</a> is accepted in ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (<b>TKDD</b>)</p>
</li>
<li><p>3/2026: Invited to a small group faculty senate <b>dinner with Vanderbilt Chancellor Daniel Diermeier and Provost C. Cybele Raver</b> in the West End Tower </p>
</li>
<li><p>3/2026: Our paper <a href="https://arxiv.org/abs/2408.01129">A Survey of Mamba</a> is accepted in ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (<b>TIST</b>)</p>
</li>
<li><p>3/2026: Our paper <a href="https://dl.acm.org/doi/10.1145/3816701">Referral Required: When AI Blocks Access to Human Doctors</a> is accepted in the inaugural issue of <b>ACM AI Letters</b></p>
</li>
<li><p>2/2026: Invited to serve as <b>Publicity Co-Chair for SDM2026</b></p>
</li>
<li><p>1/2026: Preprint <a href="https://arxiv.org/abs/2602.21219">Reasoning-Based Personalized Generation for Users with Sparse Data</a></p>
</li>
<li><p>1/2026: Our paper <a href="papers/LLM-based_User_Simulated_Data_Generation_Survey.pdf">Large Language Models for Conversational User Simulation: A Comprehensive Survey</a> is accepted at <b>EACL2026</b> (Main)</p>
</li>
<li><p>1/2026: Our paper <a href="https://arxiv.org/abs/2512.03100">Ensemble Privacy Defense for Knowledge-Intensive LLMs against Membership Inference Attacks</a> is accepted at <b>EACL2026</b> (Findings)</p>
</li>
</ul>
</div></div>
<div class="infoblock">
<div class="blockcontent">
<h3>2025</h3>
<ul>
<li><p>12/2025: Preprint <a href="https://arxiv.org/abs/2512.03100">Ensemble Privacy Defense for Knowledge-Intensive LLMs against Membership Inference Attacks</a></p>
</li>
<li><p>11/2025: Our paper <a href="https://arxiv.org/abs/2410.16882">SAVE-TAG: Semantic-Aware Vicinal Risk Minimization for Long-Tailed Text-Attributed Graphs</a> is accepted at <b>KDD2026</b></p>
</li>
<li><p>11/2025: Honored to receive <b>Vanderbilt's Provost Immersion Grant for Faculty</b> to support our work ‘‘Building Trustworthy AI: Ensuring Privacy and Security in Language Models’’</p>
</li>
<li><p>11/2025: Our paper <a href="https://arxiv.org/abs/2603.13360">Graph2Video: Leveraging Video Models to Model Dynamic Graph Evolution</a> is accepted at <b>AAAI2026</b></p>
</li>
<li><p>11/2025: Our paper <a href="https://www.nature.com/articles/s42004-025-01789-4">SuperWater as a Generative AI Framework to Predict Water Molecule Positions on Protein Structures</a> is accepted at <b>Communications Chemistry</b> </p>
</li>
<li><p>10/2025: Preprint <a href="https://www.arxiv.org/abs/2510.16306">Scaffold-Aware Generative Augmentation and Reranking for Enhanced Virtual Screening</a></p>
</li>
<li><p>10/2025: Invited to serve as a member of the <a href="https://www.learning4graphs.org/">IEEE Task Force on Learning for Graphs</a> </p>
</li>
<li><p>10/2025: Recognized on the <b>2025 Stanford/Elsevier <a href="https://topscinet.com/scientist_profile/Derr,%20Tyler/2017/?stype=single_year">list</a> of the World's Top 2% Scientists</b></p>
</li>
<li><p>9/2025: Preprint <a href="papers/LLM-based_User_Simulated_Data_Generation_Survey.pdf">Large Language Models for Conversational User Simulation: A Comprehensive Survey</a> </p>
</li>
<li><p>8/2025: Preprint <a href="https://arxiv.org/abs/2508.06734">Mitigating Distribution Shift in Graph-Based Android Malware Classification via Function Metadata and LLM Embeddings</a></p>
</li>
<li><p>8/2025: Preprint <a href="https://arxiv.org/abs/2508.12533">Defining and Benchmarking a Data-Centric Design Space for Brain Graph Construction</a></p>
</li>
<li><p>8/2025: Preprint <a href="https://arxiv.org/abs/2508.12466">Inverse-LLaVA: Eliminating Alignment Pre-training Through Text-to-Vision Mapping</a></p>
</li>
<li><p>8/2025: Invited to serve as <b>Editorial Board Member</b> for ACM AI Letters, a newly launched, first-of-its-kind rapid-publication journal for impactful AI reserach – check it out <a href="https://dl.acm.org/journal/ailet">here</a></p>
</li>
<li><p>8/2025: Honored to receive a <b>Young Investigator Best Paper Award</b> (3rd) from KDD’25 Health Day for my Blue Sky paper ‘‘Referral Required: When AI Blocks Access to Human Doctors’’</p>
</li>
<li><p>8/2025: Former PhD <a href="https://yuwang0103.github.io/">Yu Wang</a> receives <a href="https://kdd2025.kdd.org/awards/">2025 ACM SIGKDD Dissertation Award Honorable Mention</a></p>
</li>
<li><p>8/2025: Preprint <a href="https://arxiv.org/abs/2508.01128">‘‘Towards Bridging Review Sparsity in Recommendation with Textual Edge Graph Representation’’</a></p>
</li>
<li><p>8/2025: Honored to serve as <b>Senator</b> in <a href="https://www.vanderbilt.edu/faculty-senate/find-your-senator/">Vanderbilt's Faculty Senate</a> as a School of Engineering representative</p>
</li>
<li><p>7/2025: Honored to receive an <b>NSF</b> grant for the project <a href="https://www.nsf.gov/awardsearch/showAward?AWD_ID=2524380">Towards Well-Rounded Graph Retrieval for Retrieval-Augmented Generation</a></p>
</li>
<li><p>7/2025: Our paper ‘‘Explanation Difference: Bridging Procedural and Distributional Fairness’’ is accepted at AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (<b>AIES2025</b>)</p>
</li>
<li><p>6/2025: Invited to give a <b>KDD’25 Health Day Blue Sky Spotlight talk</b> ‘‘Referral Required: When AI Blocks Access to Human Doctors’’</p>
</li>
<li><p>6/2025: Recognized as a <b>2024 Top Scholar by ScholarGPS</b>, ranking in the top 0.5% worldwide overall and ranked top 50 in Data Mining over the past five years</p>
</li>
<li><p>6/2025: Our paper ‘‘Edges Matter: An Analysis of Graph Time-Series Representations for Temporal Networks’’ is accepted in IEEE Transactions on Network Science and Engineering (<b>TNSE</b>)</p>
</li>
<li><p>5/2025: Our paper <a href="https://arxiv.org/abs/2411.00027">‘‘Personalization of Large Language Models: A Survey’’</a> is accepted in Transactions on Machine Learning Research (<b>TMLR</b>)</p>
</li>
<li><p>5/2025: Our paper <a href="https://arxiv.org/abs/2410.19214">‘‘BTS: A Comprehensive Benchmark for Tie Strength Prediction’’</a> is accepted at <b>KDD2025</b></p>
</li>
<li><p>5/2025: Honored to be selected as one of the <b>inaugural Vanderbilt CARES Fellows</b> to work towards enhancing student well-being and fostering a more supportive campus environment.</p>
</li>
<li><p>5/2025: Preprint <a href="https://arxiv.org/abs/2505.01698">‘‘Amplifying Your Social Media Presence: Personalized Influential Content Generation with LLMs’’</a></p>
</li>
<li><p>5/2025: Preprint <a href="https://arxiv.org/abs/2505.01695">‘‘SimAug: Enhancing Recommendation with Pretrained Language Models for Dense and Balanced Data Augmentation’’</a> </p>
</li>
<li><p>4/2025: Our paper <a href="https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jcim.5c00822">Advancements in Ligand-Based Virtual Screening through the Synergistic Integration of Graph Neural Networks and
Expert-Crafted Descriptors</a> is accepted in the Journal of Chemical Information and Modeling (<b>JCIM</b>)</p>
</li>
<li><p>4/2025: Honored to be selected as the sole recipient of <b>Vanderbilt’s 2025 Career Catalyst Impact Award</b></p>
</li>
<li><p>4/2025: Awarded <b>NSF</b> grant to support student travel for US-based students to attend SDM2025</p>
</li>
<li><p>3/2025: <a href="https://xwang112358.github.io/">Xin (Allen) Wang</a> successfully defended his MS thesis ‘‘<b>Data-Centric AI for Small Molecule Drug Discovery</b>’’ – congratulations! <i>Next Position</i>: PhD in Computational Biology & Biomedical Informatics at Yale University</p>
</li>
<li><p>3/2025: <a href="https://xueqic.github.io/">Xueqi Cheng</a> successfully defended his MS thesis ‘‘<b>Edge-Centric Network Analytics</b>’’ – congratulations! <i>Next Position</i>: PhD in Computer Science at Florida State University</p>
</li>
<li><p>3/2025: <a href="https://www.linkedin.com/in/qinwen-ge/">Qinwen Ge</a> successfully defended her MS thesis ‘‘<b>Enhanced Brain Graph Construction in Neuroimaging: A Data-Centric AI Approach</b>’’ <i>Next Position</i>: staying for her PhD in Computer Science at Vanderbilt University</p>
</li>
<li><p>3/2025: <a href="https://yuyingzhao.github.io/">Yuying Zhao</a> successfully defended her PhD dissertation ‘‘<b>Learning Beyong Utility: Fairness, Explainability, and Diversity</b>’’ – congratulations, Dr. Zhao! <i>Next Position</i>: Advanced AI Research Scientist Senior Manager at Accenture </p>
</li>
<li><p>3/2025 Our work <a href="https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.11.18.624208v1">SuperWater: Predicting Water Molecule Positions on Protein Structures by Generative AI</a> was accepted and presented at <b>NVIDIA GTC AI Conference</b></p>
</li>
<li><p>3/2025: Our demo paper <a href="https://dl.acm.org/doi/10.1145/3716550.3725156">Real-Time Freeway Traffic Anomalous Event Detection System via Radar Detector Sensors</a> is accepted at ACM/IEEE International Conference on Cyber-Physical Systems (<b>ICCPS2025</b>)</p>
</li>
<li><p>2/2025: Our workshop <a href="https://mlgraphworkshop.github.io/">Machine Learning on Graphs in the Era of Artificial General Intelligence</a> is accepted at <b>KDD2025</b></p>
</li>
<li><p>2/2025: Preprint <a href="https://arxiv.org/abs/2502.06872">Towards Trustworthy Retrieval Augmented Generation for Large Language Models: A Survey</a></p>
</li>
<li><p>1/2025: Our paper <a href="https://aikta-arya.github.io/SigNET-/">Signed Network Dataset Repository: Extracting Signed Relations from Social Networks</a> is accepted at IEEE <b>ICC2025</b></p>
</li>
<li><p>1/2025: Our paper <a href="https://arxiv.org/abs/2406.05109">A Large-scale Training Paradigm for Graph Generative Models</a> is accepted at <b>ICLR2025</b></p>
</li>
<li><p>1/2025: Our paper ‘‘Demystifying the Power of Large Language Models in Graph Generation’’ is accepted at <b>NAACL2025</b> Findings</p>
</li>
</ul>
</div></div>
<div id="footer">
<div id="footer-text">
Page generated 2026-08-17 14:08:39 CEST, by <a href="http://jemdoc.jaboc.net/">jemdoc</a>.
</div>
</div>
</td>
</tr>
</table>
</body>
</html>
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: 10
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 10 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
На странице присутствуют изображения 1.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /index.html |
Home
|
|
Анализировать url |
| /TylerDerr_CV.pdf |
CV(pdf)
|
|
|
| /openings.html |
Openings
|
|
Анализировать url |
| /publications.html |
Publications
|
|
Анализировать url |
| /bios.html |
bios
|
|
Анализировать url |
| /TylerDerr_CV.pdf |
CV
|
|
|
| /openings.html |
here
|
|
Анализировать url |
| /news.html |
here
|
|
Анализировать url |
| /papers/LLM-based_User_Simulated_Data_Generation_Survey.pdf |
Large Language Models for Conversational User Simulation: A Comprehensive Survey
|
|
|
| /papers/LLM-based_User_Simulated_Data_Generation_Survey.pdf |
Large Language Models for Conversational User Simulation: A Comprehensive Survey
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 72
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 72 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| scholar.google.com |
Google Scholar
|
Анализировать url |
| dblp.org |
DBLP
|
Анализировать url |
| tylersnetwork.github.io |
Students
|
Анализировать url |
| tylersnetwork.github.io |
Awards
|
Анализировать url |
| tylersnetwork.github.io |
Teaching
|
Анализировать url |
| tylersnetwork.github.io |
Services
|
Анализировать url |
| tylersnetwork.github.io |
Community Outreach
|
Анализировать url |
| tylersnetwork.github.io |
Talks
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
LinkedIn
|
Анализировать url |
| twitter.com |
Twitter
|
|
| twitter.com |
NDS Twitter
|
|
| github.com |
NDS Github
|
Анализировать url |
| my.vanderbilt.edu |
NDS Lab @VU
|
Анализировать url |
| dse.cse.msu.edu |
DSE Lab @MSU
|
Анализировать url |
| engineering.vanderbilt.edu |
Department of Computer Science
|
Анализировать url |
| vanderbilt.edu |
College of Connected Computing
|
Анализировать url |
| vanderbilt.edu |
Vanderbilt University
|
Анализировать url |
| my.vanderbilt.edu |
Network and Data Science (NDS) Lab
|
Анализировать url |
| google.com |
Sony Building
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
Google Scholar
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
Linkedin
|
Анализировать url |
| twitter.com |
Follow @tylersnetwork
|
|
| sfs.opm.gov |
eligible PhD applicants
|
Анализировать url |
| nsf.gov |
Secure and Trustworthy AI Research and Training Program (STAR)
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Towards Trustworthy Retrieval Augmented Generation for Large Language Models: A Survey
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Scaffold-Aware Generative Augmentation and Reranking for Enhanced Virtual Screening
|
Анализировать url |
| nsf.gov |
Secure and Trustworthy AI Research and Training Program (STAR)
|
Анализировать url |
| sciencedirect.com |
Mapping Relative Proximity within an Internalizing Symptoms Network
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Adverse Online Social Interactions: A Multi-Level Evolutionary Analysis of Local Patterns, Diffusion, and Community Disruption
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
ReAD: Reinforcement-Guided Capability Distillation for Large Language Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
SOMA: Efficient Multi-turn LLM Serving via Small Language Model
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Sparse Personalized Text Generation with Multi-Trajectory Reasoning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Assessing Capabilities of Large Language Models in Social Media Analytics: A Multi-task Quest
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Risk-Controlled Event-Driven Cascading Updates for Knowledge Graph Consistency Restoration
|
Анализировать url |
| hal.science |
Figure Captioning with Large Generative Models: A Survey
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
A Survey on Signed Network Reconstruction Modeling and its Applications
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
A Survey of Mamba
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
Referral Required: When AI Blocks Access to Human Doctors
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Reasoning-Based Personalized Generation for Users with Sparse Data
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Ensemble Privacy Defense for Knowledge-Intensive LLMs against Membership Inference Attacks
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Ensemble Privacy Defense for Knowledge-Intensive LLMs against Membership Inference Attacks
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
SAVE-TAG: Semantic-Aware Vicinal Risk Minimization for Long-Tailed Text-Attributed Graphs
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Graph2Video: Leveraging Video Models to Model Dynamic Graph Evolution
|
Анализировать url |
| nature.com |
SuperWater as a Generative AI Framework to Predict Water Molecule Positions on Protein Structures
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Scaffold-Aware Generative Augmentation and Reranking for Enhanced Virtual Screening
|
Анализировать url |
| learning4graphs.org |
IEEE Task Force on Learning for Graphs
|
Анализировать url |
| topscinet.com |
list
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Mitigating Distribution Shift in Graph-Based Android Malware Classification via Function Metadata and LLM Embeddings
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Defining and Benchmarking a Data-Centric Design Space for Brain Graph Construction
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Inverse-LLaVA: Eliminating Alignment Pre-training Through Text-to-Vision Mapping
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
here
|
Анализировать url |
| yuwang0103.github.io |
Yu Wang
|
Анализировать url |
| kdd2025.kdd.org |
2025 ACM SIGKDD Dissertation Award Honorable Mention
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
‘‘Towards Bridging Review Sparsity in Recommendation with Textual Edge Graph Representation’’
|
Анализировать url |
| vanderbilt.edu |
Vanderbilt's Faculty Senate
|
Анализировать url |
| nsf.gov |
Towards Well-Rounded Graph Retrieval for Retrieval-Augmented Generation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
‘‘Personalization of Large Language Models: A Survey’’
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
‘‘BTS: A Comprehensive Benchmark for Tie Strength Prediction’’
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
‘‘Amplifying Your Social Media Presence: Personalized Influential Content Generation with LLMs’’
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
‘‘SimAug: Enhancing Recommendation with Pretrained Language Models for Dense and Balanced Data Augmentation’’
|
Анализировать url |
| pubs.acs.org |
Advancements in Ligand-Based Virtual Screening through the Synergistic Integration of Graph Neural Networks and
Expert-Crafted Descriptors
|
Анализировать url |
| xwang112358.github.io |
Xin (Allen) Wang
|
Анализировать url |
| xueqic.github.io |
Xueqi Cheng
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
Qinwen Ge
|
Анализировать url |
| yuyingzhao.github.io |
Yuying Zhao
|
Анализировать url |
| biorxiv.org |
SuperWater: Predicting Water Molecule Positions on Protein Structures by Generative AI
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
Real-Time Freeway Traffic Anomalous Event Detection System via Radar Detector Sensors
|
Анализировать url |
| mlgraphworkshop.github.io |
Machine Learning on Graphs in the Era of Artificial General Intelligence
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Towards Trustworthy Retrieval Augmented Generation for Large Language Models: A Survey
|
Анализировать url |
| aikta-arya.github.io |
Signed Network Dataset Repository: Extracting Signed Relations from Social Networks
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
A Large-scale Training Paradigm for Graph Generative Models
|
Анализировать url |
| jemdoc.jaboc.net |
jemdoc
|
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
Выполнен подробный анализ сайта tylerderr.com: готовность на 54%. Чтобы выполнить все условия и попасть на первую страницу выдачи поисковых систем требуется:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: