blog.kobalab.net サイト解析まとめ

基本情報

サイトトップhttps://blog.kobalab.net

HTMLサイズ

1ページ平均HTML(バイト)109755.71

内部リンク集計

リンク総数242

外部リンク集計

リンク総数128

メタ情報

meta description平均長188.43
OGPありページ数14
Twitterカードありページ数14

HTML言語 分布

キー割合
ja100.00%

文字コード 分布

キー割合
utf-8100.00%

内部リンク分析(Internal)

ユニーク内部リンク数242
ページあたり内部リンク平均221.86

内部リンク 深さヒストグラム

キー
057
170
2294
32404
422
5259

内部リンク 上位URL

URLリンク総数
https://blog.kobalab.net/56
https://blog.kobalab.net/about42
https://blog.kobalab.net/archive/category/JavaScript35
https://blog.kobalab.net/archive/category/%E9%BA%BB%E9%9B%8033
https://blog.kobalab.net/archive28
https://blog.kobalab.net/entry/2025/07/26/20405926
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https://blog.kobalab.net/archive/category/Leopard14
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キーワード分析(KeywordMap)

ワードクラウド上位

重み
koba1
blog1
note0.852422
となります0.852422
押し引きアルゴリズムの改善0.787272
牌の危険度計算アルゴリズム0.770707
はね氏の0.710351
を調整します0.710351
とします0.67655
では0.674804
鳳凰卓0.674804
電脳麻将0.657884
上記の例で0.57803
正規化すると0.57803
に比例するとします0.57803
paishu0.57803
残り牌数0.568281
現方式0.568281
で求めることができます0.568281
left0.568281
閾値C0.568281
margin0.568281
2024年の天鳳0.562337
東南戦0.562337
とすると0.562337
background0.562337
コンボ理論0.548783
今回は0.457319
山読み0.457319
white0.457319
space0.457319
nowrap0.457319
打牌選択アルゴリズム0.44987
残り牌数の正規化0.44987
牌の危険度決定アルゴリズムを評価する0.44987
1em0.44987
width0.44987
font0.44987
KLダイバージェンス0.426211
敵を欺く0.426211
となり0.426211
二乗平均平方根誤差0.426211
交差エントロピー誤差0.426211
ある牌の予測危険度を0.426211
実際の危険度を0.426211
になります0.426211
です0.426211
table0.426211
まず0.426211
この段階で局収支は以下となりました0.426211

共起語上位

語1語2スコア共起ページ数
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捨て牌自身の手牌2.32845212
第2回麻雀は学習で強くなるか2.32845212
はね麻雀は学習で強くなるか2.32845212
ある牌の予測危険度を実際の危険度を2.32845212
familyserif2.32845212
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として修正後のAIを2.17600312
2024年の天鳳東南戦2.15908315
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