Find related topics. | Discover entities. | See connections. | Build a topical map.
Building topical map: Starting…
Bílkov: Historie, Obecní správa & Pamětihodnosti
Bílkov (německy Bilkau) je vesnice, část města Dačice v okrese Jindřichův Hradec v Jihočeském kraji. Nachází se tři kilometry východně od Dačic. Nejbližší železniční stanice je v Dačicích. Spadá pod římskokatolickou farnost Dačice. V Bílkově také stával stejnojmenný hrad spojený s pány z Bílkova. Bílkov je také název katastrálního území o rozloze 6,34 km².
Use the mouse wheel or two fingers (on touchscreens) to zoom in and out of the map.
More settings
Bílkov topic overview
The analysis highlights Historie, Obecní správa and Pamětihodnosti as prominent areas in the source structure around Bílkov.
Related topics
30
Source areas
7
Connected nodes
37
Extracted relationships
76
Concept neighborhoods
10
Bridge connections
37
What this topic covers Research coverage
Source areas are shown by the number of related topics found in each part of the analysis. Use smaller areas too: they can reveal specialized angles and content gaps.
Historie · 13 topics
Overview · 6 topics
Obecní správa · 4 topics
Pamětihodnosti · 3 topics
Odkazy · 2 topics
Poloha · 1 topics
Škola · 1 topics
Smaller areas are not necessarily less important. They contain fewer connections in this analysis and can be useful for finding specialized angles or coverage gaps.
Key facts & relationships
High-confidence facts extracted from structured source data. Use them as anchors for further research.
Charakter
vesnice
Geodata (OSM)
OSM, WMF
Historická země
Morava
Katastrální území
Bílkov (6,34 km²)
Kraj
Jihočeský kraj
Kód k. ú.
604372
Explore all related topics Closing gaps
A structured outline of related entities, concepts and subtopics. Open any item to build a new map centered on it.
Browse the complete topic structure, not only the most central items. Less prominent entities and concepts can reveal missing angles, specialized context and useful research gaps. Each item opens a new analysis centered on that subject.
Deeper signals for content research, entity SEO and topical coverage. The plain-language headings explain what each technical view is useful for.
How Bílkov connects Entity context
Entity context groups extracted connections by relationship type. Counts show recurrence in the analyzed source; the examples are research signals, not claims about importance.
The extracted context around Bílkov shows recurring relationship patterns in the source. For example, Bílkov → Dačice, Dačicemi, Dačickem, Dačicích, Dobrohošť, Jihlavském, Jihlavský, Jihočeském, Jihočeský, Jindřichově Hradci, Jindřichův Hradec, Když, Městský, Od, Okresní, Okresního, Okresnímu, Po, Podkrajského, Toto Another extracted example is Bílkov → Bílkova, Bílkově, Dačicemi, Do, Hradce, Jaroš, Ješek, Krajku, Majitelé Bílkova, Markvart, Menhartovi, Oldřichem, Podle, První, Ranožírovi Smil, Ratiboř, Sňatkem Kláry, Volfgangu Krajířovi, Zdeněk. Use these groups to spot repeated connection types before inspecting the individual relationships.
Relationships are represented as Subject → Predicate → Object triples. Confidence describes extraction strength, not the real-world importance of a relationship; lower-confidence rows may be contextual rather than explicit.
TTTA extracted 76 structured relationships around Bílkov. Examples in this analysis include Bílkov → Charakter → vesnice and Bílkov → Geodata (OSM) → OSM, WMF. The table shows each extracted connection, where it came from and its confidence.
Subject
Predicate
Object
Confidence
Src
Bílkov
Charakter
vesnice
1.00
infobox
Bílkov
Geodata (OSM)
OSM, WMF
1.00
infobox
Bílkov
Historická země
Morava
1.00
infobox
Bílkov
Katastrální území
Bílkov (6,34 km²)
1.00
infobox
Bílkov
Kraj
Jihočeský kraj
1.00
infobox
Bílkov
Kód k. ú.
604372
1.00
infobox
Bílkov
Kód části obce
4375
1.00
infobox
Bílkov
Obec
Dačice
1.00
infobox
Bílkov
Okres
Jindřichův Hradec
1.00
infobox
Bílkov
Počet domů
114 (2021)
1.00
infobox
Bílkov
Počet obyvatel
380 (2021)
1.00
infobox
Bílkov
PSČ
380 01
1.00
infobox
Bílkov
Stát
Česko Česko
1.00
infobox
Bílkov
Zeměpisné souřadnice
49°5′11″ s. š., 15°28′35″ v. d.
1.00
infobox
No triples extracted yet.
Related concept clusters Concept neighborhoods
Concept neighborhoods group terms that sit near one another in the extracted graph. They are useful for discovering adjacent language and context, but proximity does not by itself imply a factual relationship.
The concept neighborhoods around Bílkov bring nearby vocabulary together. In this analysis, examples include Kraji, Jihočeském and Km². Use the clusters to find adjacent concepts and terminology that may deserve separate research.
Bílkov
Kraji
Jihočeském
Km²
Commons
Hradec
Jindřichův
Panství
Vesnice
Území
Dačice
Roku
Česko
bílkov
Kraji
Jihočeském
Km²
Commons
Hradec
Jindřichův
Panství
Vesnice
Území
Dačice
Roku
Česko
okrese jindřichův hradec
Hradec
Jindřichův
Kraj
Vesnice
Jihočeském
Česko
Kraji
Obec
Část
Škola
Úřadu
Roku
škola
Česko
Hradec
Jindřichův
Kraj
Obci
Obec
Vesnice
Dačice
Dačicích
Roce
Roku
dačicích
Úřadu
Letech
Obci
Roku
Jihočeském
Kraj
Kraji
Obec
Škola
jihočeském kraji
Kraji
Jindřichův
Obec
Vesnice
Část
Panství
Roku
Dačicích
pány z bílkova
Hrad
Panství
Dačic
První
Bílkově
Roku
Dačice
Roce
jihočeský kraj
Česko
Obec
Vesnice
Škola
Úřadu
Roku
Dačicích
Connections between topic areas Semantic bridges
Semantic bridges connect parts of the graph that would otherwise be more separate. A bridge is a structural signal in this analysis, not a claim that the two topic areas are equivalent.
For Bílkov, one of the stronger structural bridges in this analysis connects Bílkov with Historie. Bridges highlight paths between different parts of the map and can reveal research angles that are easy to miss in a flat list.
Number of nodes, edges, triples, density and central hubs. Use it to gauge the size and connectivity of the map.
Bílkov
Nodes38
Edges37
Triples76
Avg. degree1.95
Density0.052632
Components1
Source & methodology
TTTA analyzes the structure around Bílkov to surface related topics, entities, relationships, concept neighborhoods and bridge connections. Use the map to explore areas such as Historie, Obecní správa & Pamětihodnosti, including less central topics that may reveal useful research gaps. Automatically extracted connections are research leads rather than rewritten encyclopedia content.
