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Avaliação do site tzhao.io

Tong Zhao | 赵通

 Gerado a 14 de Fevereiro de 2026 21:16 PM

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Conteúdo SEO

Título

Tong Zhao | 赵通

Cumprimento : 14

Perfeito, o Título contém entre 10 e 70 caracteres.

Descrição

Cumprimento : 0

Mau. Não encontrámos nenhuma Descrição META na sua página.

Palavras-chave

Mau. Não detetámos palavras-chave META na sua página.

Propriedades Og Meta

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Cabeçalhos

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

Imagens

Encontrámos 1 imagens nesta página.

Bom, a maioria das imagens têm o atributo ALT definidos.

Rácio Texto/HTML

Rácio : 60%

Ideal! O rácio de texto para código HTML desta página está entre 25 e 70 porcento.

Flash

Perfeito, não foi encontrado conteúdo Flash nesta página.

Iframe

Excelente, não foram detetadas Iframes nesta página.

Reescrita de URL

Perfeito. As ligações aparentam ser limpas!

Underscores (traços inferiores) nas URLs

Detetámos 'underscores' (traços inferiores) nas suas URLs. O uso hífens é mais eficiente em termos de otimização SEO.

Ligações para a própria página

Encontrámos um total de 101 ligações incluindo 68 ligações a ficheiros

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

Palavras-chave SEO

Núvem de palavras-chave

conference neil liu tong graph international zhao learning jiang shah

Consistência das Palavras-chave

Palavra-chave Conteúdo Título Palavras-chave Descrição Cabeçalhos
zhao 73
tong 72
neil 48
shah 48
conference 45

Usabilidade

Url

Domínio : tzhao.io

Cumprimento : 8

Favicon

Ótimo, o site tem um favicon.

Facilidade de Impressão

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Língua

Otimo! A língua declarada deste site é en.

Dublin Core

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Documento

Tipo de Documento

XHTML 1.1 - DTD

Codificação

Perfeito. O conjunto de caracteres UTF-8 está declarado.

Validação W3C

Erros : 0

Avisos : 0

Privacidade do Email

Boa! Nenhum endereço de email está declarado sob a forma de texto!

HTML obsoleto

Etiquetas obsoletas Ocorrências
<s> 1

Etiquetas HTML obsoletas são etiquetas que já não são usadas segundo as normas mais recentes. É recomendado que sejam removidas ou substituídas por outras etiquetas atualizadas.

Dicas de Velocidade

Excelente, este site não usa tablelas dentro de tabelas.
Oh não, o site usa estilos CSS nas etiquetas HTML.
Boa, o site usa poucos ficheiros CSS.
Perfeito, o site usa poucos ficheiros JavaScript.
Perfeito, o site tira vantagens da compressão gzip.

Dispositivos Móveis

Otimização para dispositivos móveis

Icon Apple
Meta Viewport Tag
Conteúdo Flash

Otimização

XML Sitemap

Em falta

O site não tem um mapa XML do site (sitemap) - isto pode ser problemático.

Um mapa do site identifica todas as URLs que estão disponíveis para rastreio, incluindo informação acerca de atualizações, frequência de alterações ou a importancia de cada URL. Isto contribui para uma maior inteligência e eficiência do rastreio.

Robots.txt

https://tzhao.io/robots.txt

Perfeito, o seu site tem um ficheiro robots.txt.

Analytics

Em falta

Não detetámos nenhuma ferramenta analítica de análise de atividade.

Este tipo de ferramentas (como por exemplo o Google Analytics) permite perceber o comportamento dos visitantes e o tipo de atividade que fazem. No mínimo, uma ferramenta deve estar instalada, sendo que em algumas situações mais do que uma pode ser útil.

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