tzhao.io

Обзор веб-сайта tzhao.io

Tong Zhao | 赵通

 Сгенерирован 14 Февраля 2026 21:16

Устаревшие данные? ОБНОВИТЬ !

Набрано баллов: 51/100

СЕО Контент

Заголовок страницы

Tong Zhao | 赵通

Длина : 14

Замечательно, Ваш заголовок страницы содержит от 10 до 70 символов.

Описание страницы

Длина : 0

Очень плохо. Мы не нашли описание страницы у Вас на веб-сайте. Используйте бесплатный генератор мета-тэгов, чтобы сгенерировать описание для страницы.

Ключевые слова

Очень плохо. Мы не нашли ключевых слов на Вашем веб-сайте. Используйте бесплатный генератор мета-тэгов, чтобы сгенерировать ключевые слова.

Og Meta Properties

Вы не используете преимущества Og Properties. Эти мета-тэги помогают социальным роботам лучше структурировать Ваш сайт. Используйте бесплатный генератор og properties, чтобы создать их.

Заголовки

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

Картинки

Мы нашли 1 картинок на этом веб-сайте.

Хорошо. Все (или почти все) картинки на вашем сайте имеют alt атрибут.

Соотношение Контент/HTML

Соотношение : 60%

Идеально! Соотношение текста в коде HTML между 25 и 70 процентов.

Flash

Замечательно, мы не нашли Flash контента на странице.

Iframe

Замечательно, мы не зафиксировали Iframe'ов на Вашей странице.

ЧПУ ссылки

Отлично, все Ваши ссылки являются ЧПУ!

Нижнее подчеркивание в ссылках

Мы нашли "нижнее подчеркивание" в Ваших ссылках. Вам лучше использовать дефис для оптимизации вашего SEO.

Внутренние ссылки

Мы нашли 101 ссылок(-и), включая 68 ссылок ссылок(-и) на файл(-ы).

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

Ключевые слова

Облако ключевых слов

graph learning liu international shah neil zhao conference jiang tong

Содержание ключевых слов

Ключевое слово Контент Заголовок страницы Ключевые слова Описание страницы Заголовки
zhao 73
tong 72
neil 48
shah 48
conference 45

Юзабилити

Домен

Домен : tzhao.io

Длина : 8

Favicon

Отлично, Ваш сайт имеет favicon.

Пригодность для печати

Плохо. Мы не нашли CSS файл, отвечающий за печать веб-сайта.

Язык

Хорошо, Ваш установленный язык веб-сайта: en.

Dublin Core

Ваш веб-сайт не использует преимущества Dublin Core.

Документ

Doctype

XHTML 1.1 - DTD

Кодировка

Замечательно. Кодировка веб-сайта: UTF-8.

W3C Validity

Ошибок : 0

Предупреждений : 0

Приватность эл. почты

Отлично, мы не нашли адрес эл. почты в контенте!

Устаревший HTML

Устаревшие тэги Найдено
<s> 1

Устаревшие HTML теги - это теги, которые никогда больше не будут используются. Рекомендуется удалить, либо заменить их на CSS правила.

Скорость загрузки

Отлично, Ваш веб-сайт не содержит вложенных таблиц.
Слишком плохо. Ваш веб-сайт использует встроенные CSS правила в HTML тэгах.
Замечательно. Ваш веб-сайт имеет мало CSS файлов.
Замечательно. Ваш веб-сайт имеет мало JavaScript файлов.
Замечательно, ваш сайт использует возможность gzip сжатия.

Мобильный телефон

Оптимизация под моб. телефон

Apple иконки
Meta Viewport Тэг
Flash контент

Оптимизация

XML карта сайта

Отсутствует

Ваш сайт не имеет XML карты сайта - это может быть проблематично.

Карта сайта может содержать дополнительную информацию для поисковых роботов, такую как: время последнего обновления, важность ресурсов, ссылки на это ресурсы. Это помогает роботом более разумно анализировать ваш сайт.

Robots.txt

https://tzhao.io/robots.txt

Отлично, ваш веб-сайт содержит файл robots.txt.

Аналитика

Отсутствует

Мы не нашли ни одной аналитической программы на вашем сайте.

Веб аналитика позволяет следить за активностью пользователей на вашем веб-сайте. Вы должны установить как минимум один инструмент, но также хорошо иметь несколько, чтобы сравнивать показания между собой.

PageSpeed Insights


Устройство
Категории

Free SEO Testing Tool

Free SEO Testing Tool - это бесплатный СЕО инструмент, который поможет вам проанализировать Ваш веб-сайт.