tzhao.io

Webseiten-Bericht für tzhao.io

Tong Zhao | 赵通

 Generiert am 14 Februar 2026 21:16 PM

Aktuelle Statistiken? UPDATE !

Der Wert ist 51/100

SEO Inhalte

Seitentitel

Tong Zhao | 赵通

Länge : 14

Perfekt, denn Ihr Seitentitel enthält zwischen 10 und 70 Anzahl Zeichen.

Seitenbeschreibung

Länge : 0

Schlecht. Wir konnten keine Seitenbeschreibung auf Ihrer Webseite finden. Benutzen Sie dieses kostenlose Werkzeug um eine Seitenbeschreibung zu erzeugen.

Suchbegriffe

Nicht so gut. Wir konnten keine META-Suchbegriffe auf Ihrer Webseite finden. Benutzen Sie dieses kostenlose Werkzeug um META-Suchbegriffe zu erzeugen.

Og META Eigenschaften

Ihre Webseite nutzt nicht die Vorteile der Og Properties. Diese Angaben erlauben sozialen Suchmaschinenrobotern Ihre Webseite besser strukturiert zu speichern. Benutzen Sie dieses kostenlose Werkzeug um Og Properties zu erzeugen.

Überschriften

H1 H2 H3 H4 H5 H6
1 5 2 0 0 0
  • [H1] Tong Zhao | 赵通
  • [H2] Research Interests
  • [H2] CV
  • [H2] RecentOutdated News
  • [H2] Publications
  • [H2] Honors and Awards
  • [H3] Preprints
  • [H3] Peer-reviewed Papers

Bilder

Es konnten 1 Bilder auf dieser Webseite gefunden werden.

Gut, denn die meisten Ihrer Bilder verwenden das ALT-Attribut.

Text/HTML Verhältnis

Anteil : 60%

Ideal! Das Text zu HTML Code Verhältnis dieser Webseite ist zwischen 25 und 70 Prozent.

Flash

Perfekt, denn es wurde kein Flash auf Ihrer Webseite gefunden.

IFrame

Großartig, denn Sie verwenden keine IFrames auf Ihrer Webseite.

URL Rewrite

Gut. Ihre Links sind für Suchmaschinen gut lesbar (sprechende Links)!

Underscores in the URLs

Wir haben Unterstriche in Ihren Links entdeckt. Benutzen Sie zur Optimierung besser Bindestriche in Ihren Links.

In-page links

We found a total of 101 links including 68 link(s) to files

Anker Typ Natürlich
GitHub extern natürliche Links
LinkedIn extern natürliche Links
Google Scholar extern natürliche Links
here extern natürliche Links
Curriculum Vitae intern natürliche Links
KDD 2025 extern natürliche Links
Large-Scale Graph Neural Networks: the Past and New Frontiers extern natürliche Links
KDD 2023 extern natürliche Links
Augmentation Methods for Graph Learning extern natürliche Links
SDM 2023 extern natürliche Links
MLoG Workshop extern natürliche Links
Mis2-TrueFact Workshop extern natürliche Links
ShenLanXueYuan extern natürliche Links
Graph Data Augmentation for Graph Machine Learning extern natürliche Links
Threshold Differential Attention for Sink-Free, Ultra-Sparse, and Non-Dispersive Language Modeling extern natürliche Links
MemRec: Collaborative Memory-Augmented Agentic Recommender System extern natürliche Links
Hierarchical Token Prepending: Enhancing Information Flow in Decoder-based LLM Embeddings extern natürliche Links
Understanding Generative Recommendation with Semantic IDs from a Model-scaling View extern natürliche Links
Beyond Unimodal Boundaries: Generative Recommendation with Multimodal Semantics extern natürliche Links
Enhancing Item Tokenization for Generative Recommendation through Self-Improvement extern natürliche Links
Retrieval-Augmented Generation with Graphs (GraphRAG) extern natürliche Links
Breaking Information Cocoons: A Hyperbolic Graph-LLM Framework for Exploration and Exploitation in Recommender Systems extern natürliche Links
Graph Transformers for Large Graphs extern natürliche Links
Sequential Data Augmentation for Generative Recommendation extern natürliche Links
Heuristic Methods are Good Teachers to Distill MLPs for Graph Link Prediction extern natürliche Links
A Pre-training Framework for Relational Data with Information-theoretic Principles extern natürliche Links
Generative Recommendation with Semantic IDs: A Practitioner's Handbook extern natürliche Links
SEESAW: Do Graph Neural Networks Improve Node Representation Learning for All? extern natürliche Links
Node Duplication Improves Cold-start Link Prediction extern natürliche Links
GiGL: Large-Scale Graph Neural Networks at Snapchat extern natürliche Links
Revisiting Self-Attention for Cross-Domain Sequential Recommendation extern natürliche Links
On the Role of Weight Decay in Collaborative Filtering: A Popularity Perspective extern natürliche Links
Haste Makes Waste: A Simple Approach for Scaling Graph Neural Networks extern natürliche Links
Learning Universal User Representations Leveraging Cross-domain User Intent at Snapchat extern natürliche Links
Mosaic of Modalities: A Comprehensive Benchmark for Multimodal Graph Learning extern natürliche Links
GraphHash: Graph Clustering Enables Parameter Efficiency in Recommender Systems extern natürliche Links
Understanding and Scaling Collaborative Filtering Optimization from the Perspective of Matrix Rank extern natürliche Links
Improving Out-of-Vocabulary Handling in Recommendation Systems extern natürliche Links
Towards Neural Scaling Laws on Graphs extern natürliche Links
How Does Message Passing Improve Collaborative Filtering? extern natürliche Links
Robust Training Objectives Improve Embedding-based Retrieval in Industrial Recommendation Systems extern natürliche Links
Improving Embedding-Based Retrieval in Friend Recommendation with ANN Query Expansion extern natürliche Links
LLaGA: Large Language and Graph Assistant extern natürliche Links
Graph Foundational Models extern natürliche Links
Learning from Graphs Beyond Message Passing Nerual Networks extern natürliche Links
Revisiting Link Prediction: a Data Perspective extern natürliche Links
A Topological Perspective on Demystifying GNN-based Link Prediction Performance extern natürliche Links
GraphPatcher: Mitigating Degree Bias for Graph Neural Networks via Test-time Augmentation extern natürliche Links
Data-Centric Learning from Unlabeled Graphs with Diffusion Model extern natürliche Links
Demystifying Structural Disparity in Graph Neural Networks: Can One Size Fit All? extern natürliche Links
Semi-supervised Graph Imbalanced Regression extern natürliche Links
CARL-G: Clustering-Accelerated Representation Learning on Graphs extern natürliche Links
Linkless Link Prediction via Relational Distillation extern natürliche Links
code extern natürliche Links
Multi-task Self-supervised Graph Neural Networks Enable Stronger Task Generalization extern natürliche Links
MLPInit: Embarrassingly Simple GNN Training Acceleration with MLP Initialization extern natürliche Links
Empowering Graph Representation Learning with Test-Time Graph Transformation extern natürliche Links
Link Prediction with Non-Contrastive Learning extern natürliche Links
Graph Data Augmentation for Graph Machine Learning: A Survey extern natürliche Links
reading list extern natürliche Links
AutoGDA: Automated Graph Data Augmentation for Node Classification extern natürliche Links
Grape: Knowledge Graph Enhanced Passage Reader for Open-domain Question Answering extern natürliche Links
code extern natürliche Links
Graph Rationalization with Environment-based Augmentations extern natürliche Links
code extern natürliche Links
Learning from Counterfactual Links for Link Prediction extern natürliche Links
code extern natürliche Links
Diversifying Content Generation for Commonsense Reasoning with Mixture of Knowledge Graph Experts extern natürliche Links
code extern natürliche Links
Deep Multimodal Complementarity Learning extern natürliche Links
DOI extern natürliche Links
Neural-PDE: A RNN based Neural Network for Solving Time Dependent PDEs extern natürliche Links
DOI extern natürliche Links
Dynamic Attributed Graph Prediction with Conditional Normalizing Flows extern natürliche Links
Sentence-Permuted Paragraph Generation extern natürliche Links
code extern natürliche Links
Action Sequence Augmentation for Early Graph-based Anomaly Detection extern natürliche Links
slides intern natürliche Links
code extern natürliche Links
A Unified View on Graph Neural Networks as Graph Signal Denoising extern natürliche Links
Data Augmentation for Graph Neural Networks extern natürliche Links
slides intern natürliche Links
code extern natürliche Links
Federated Dynamic Graph Neural Networks with Secure Aggregation for Video-based Distributed Surveillance extern natürliche Links
DOI extern natürliche Links
A Synergistic Approach for Graph Anomaly Detection with Pattern Mining and Feature Learning intern natürliche Links
DOI extern natürliche Links
code & datasets extern natürliche Links
Modeling Co-evolution of Attributed and Structural Information in Graph Sequence extern natürliche Links
DOI extern natürliche Links
Error-bounded Graph Anomaly Loss for GNNs intern natürliche Links
slides intern natürliche Links
Identifying Referential Intention with Heterogeneous Contexts extern natürliche Links
Biomedical Knowledge Graphs Construction from Conditional Statements extern natürliche Links
DOI extern natürliche Links
CTGA: Graph-based Biomedical Literature Search intern natürliche Links
Multi-input Multi-output Sequence Labeling for Joint Extraction of Fact and Condition Tuples from Scientific Text intern natürliche Links
The Role of ‘‘Condition’’: A Novel Scientific Knowledge Graph Representation and Construction Model intern natürliche Links
Actionable Objective Optimization for Suspicious Behavior Detection on Large Bipartite Graphs intern natürliche Links
slides intern natürliche Links
jemdoc+MathJax extern natürliche Links

SEO Suchbegriffe

Suchbegriffswolke

shah international graph zhao liu conference jiang tong neil learning

Keywords Consistency

Suchbegriff Inhalt Seitentitel Suchbegriffe Seitenbeschreibung Überschriften
zhao 73
tong 72
neil 48
shah 48
conference 45

Benutzerfreundlichkeit

URL

Domain : tzhao.io

Länge : 8

Favoriten Icon

Gut. Die Webseite hat ein Favicon.

Druckeigenschaften

Es konnten keine druckfreundlichen CSS-Angaben gefunden werden.

Sprache

Gut, denn Sie haben in den META-Elementen eine Sprache deklariert: en.

Dublin Core

Diese Webseite nutzt nicht die Vorteile der Dublin Core Elemente.

Dokument

Doctype

XHTML 1.1 - DTD

Verschlüsselung

Perfekt, denn Ihre Webseite deklariert einen Zeichensatz: UTF-8.

W3C Validität

Fehler : 0

Warnungen : 0

E-Mail Datenschutz

Sehr gut, denn es wurde keine E-Mail Adresse im Klartext auf Ihrer Webseite gefunden.

Veraltetes HTML

Veraltete Tags Vorkommen
<s> 1

Überholte (deprecated) HTML Tags sind HTML Tags, die zwar aktuell funktionieren, aber bald nicht mehr von jedem Browser unterstützt werden. Wir empfehlen Ihnen diese überholten HTML Tags durch aktuelle HTML Tags zu ersetzen.

Tipps zur Webseitengeschwindigkeit

Sehr gut, denn Ihre Webseite benutzt keine verschachtelten Tabellen.
Schlecht, denn es wurden CSS-Angaben in HTML-Elementen entdeckt. Diese Angaben sollten in ein entsprechendes CSS-Stylesheet verlagert werden.
Gut, denn Ihre Webseite enthält nur wenig CSS-Dateien.
Perfekt, denn Ihre Webseite enthät nur wenig Javascript-Dateien.
Gut! Sie nutzen die Vorteile von gzip.

Mobile

Mobile Optimierung

Apple Icon
META Viewport Tag
Flash Inhalt

Optimierung

XML-Sitemap

Fehlt

Ihre Webseite hat keine XML-Sitemap. Dies könnte Probleme machen.

Eine Sitemap listet alle URLs, die für einen Suchmaschinenzugriff verfügbar sind. Sie kann ebenfalls Angaben zu aktuellen Updates, Häufigkeit von Änderungen und zur Priorität der URLs enthalten. Dies erlaubt Suchmaschinen, Seiten effizienter auszuloten.

Robots.txt

https://tzhao.io/robots.txt

Sehr gut! Ihre Webseite enthält eine robots.txt-Datei.

Analytics

Fehlt

Wir haben nicht ein Analyse-Tool auf dieser Website installiert zu erkennen.

Webanalyse erlaubt die Quantifizierung der Besucherinteraktionen mit Ihrer Seite. Insofern sollte zumindest ein Analysetool installiert werden. Um die Befunde abzusichern, empfiehlt sich das parallele Verwenden eines zweiten Tools.

PageSpeed Insights


Gerät
Kategorien

Free SEO Testing Tool

Free SEO Testing Tool ist ein kostenloses SEO Werkzeug zur Analyse Ihrer Webseite