Research any topic before you write.
Find related topics. | Discover entities. | See connections. | Build a topical map.
Lanžhot (slováckým nářečím Lanžot nebo Łanžot , německy Landshut) je město v okrese Břeclav v Jihomoravském kraji. Leží sedm kilometrů jihovýchodně od Břeclavi, na trojmezí Česka s Rakouskem a Slovenskem. Je nejjižněji položeným moravským sídlem a jedním ze středisek národopisné oblasti Podluží. Žije zde přibližně 3 600 obyvatel. Leží na říčce Kyjovce na…
The analysis highlights Historie, Přírodní poměry and Společnost as prominent areas in the source structure around Lanžhot.
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.
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.
High-confidence facts extracted from structured source data. Use them as anchors for further research.
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.
The extracted context around Lanžhot shows recurring relationship patterns in the source. For example, Lanžhot → Bočkaje, Bratislava, Břeclav, Jednou, Kvůli, Kúty, Lanczhut, Landshut, Lanžhotě, Lichtenštejnů, Moravy, Městečko, Naproti, Od, Počátkem, Rakouska, Stanice, Sídlo, Téhož, Uher Another extracted example is Lanžhot → Dolnomoravském, Dyje, Dyjí, Je, Kladníkem, Kopanicí, Kyjovce, Kyjovkou, Moravou, Moravy, Obě, Rakouska, Rakouskem, Slovenska, Slovenskem, Svodnicí, Velká, Vlčí, Většina, Značně. Use these groups to spot repeated connection types before inspecting the individual relationships.
Use these terms to understand the vocabulary surrounding the topic, not as a checklist for keyword stuffing.
roku břeclav města území moravy katastru lanžhota město zde 2021 české kúty jeho nachází slovensko obyvatel povýšení kříže století stal
TTTA extracted 190 structured relationships around Lanžhot. Examples in this analysis include Lanžhot → Adresa městského úřadu → Náměstí 177 691 51 Lanžhot [email protected] and Lanžhot → Geodata (OSM) → OSM, WMF. The table shows each extracted connection, where it came from and its confidence.
| Subject | Predicate | Object | Confidence | Src |
|---|---|---|---|---|
| Lanžhot | Adresa městského úřadu | Náměstí 177 691 51 Lanžhot [email protected] | 1.00 | infobox |
| Lanžhot | Geodata (OSM) | OSM, WMF | 1.00 | infobox |
| Lanžhot | Historická země | Morava (jižní část patřila do 30. července 1920 k Dolnímu Rakousku) + Slovensko | 1.00 | infobox |
| Lanžhot | Katastrální území | Lanžhot | 1.00 | infobox |
| Lanžhot | Kraj | Jihomoravský | 1.00 | infobox |
| Lanžhot | Kód obce | 584622 | 1.00 | infobox |
| Lanžhot | Kód části obce | 79111 | 1.00 | infobox |
| Lanžhot | Nadmořská výška | 164 m n. m. | 1.00 | infobox |
| Lanžhot | Obec s rozšířenou působností | Břeclav (správní obvod) | 1.00 | infobox |
| Lanžhot | Oficiální web | www.lanzhot.cz | 1.00 | infobox |
| Lanžhot | Okres | Břeclav | 1.00 | infobox |
| Lanžhot | Pověřená obec | Břeclav | 1.00 | infobox |
| Lanžhot | Počet domů | 1 221 (2021) | 1.00 | infobox |
| Lanžhot | Počet k. ú. | 1 | 1.00 | infobox |
| Lanžhot | Počet obyvatel | 3 637 (2025) | 1.00 | infobox |
| Lanžhot | Počet ZSJ | 1 | 1.00 | infobox |
| Lanžhot | Počet částí obce | 1 | 1.00 | infobox |
| Lanžhot | PSČ | 691 51 | 1.00 | infobox |
| Lanžhot | Rozloha | 54,81 km² | 1.00 | infobox |
| Lanžhot | Starosta | Ladislav Straka | 1.00 | infobox |
| Lanžhot | Status | město | 1.00 | infobox |
| Lanžhot | Stát | Česko Česko | 1.00 | infobox |
| Lanžhot | Zeměpisné souřadnice | 48°43′28″ s. š., 16°58′ v. d. | 1.00 | infobox |
The concept neighborhoods around Lanžhot bring nearby vocabulary together. In this analysis, examples include Břeclav, Brodské and To. Use the clusters to find adjacent concepts and terminology that may deserve separate research.
For Lanžhot, one of the stronger structural bridges in this analysis connects Lanžhot with Přírodní poměry. Bridges highlight paths between different parts of the map and can reveal research angles that are easy to miss in a flat list.
TTTA analyzes the structure around Lanžhot to surface related topics, entities, relationships, concept neighborhoods and bridge connections. Use the map to explore areas such as Historie, Přírodní poměry & Společnost, including less central topics that may reveal useful research gaps. Automatically extracted connections are research leads rather than rewritten encyclopedia content.
Source: Wikipedia — Lanžhot · CS edition · Analysis: TopicsToTalkAbout