Research any topic before you write.

Find related topics. | Discover entities. | See connections. | Build a topical map.

Michael Phelps: Výsledky plavecké kariéry, Overview & Olympiáda v Pekingu

Michael Fred Phelps (* 30. června 1985 Baltimore, Maryland, USA) je americký plavec, držitel rekordního počtu 28 olympijských medailí, z toho 23 zlatých. Rekordem je i 13 zlatých a celkem 16 medailí z individuálních soutěží. Ziskem osmi zlatých medailí na Letních olympijských hrách 2008 v Pekingu pokořil rekord jiného amerického plavce Marka Spitze…

Language: Czech [CS]
Use the mouse wheel or two fingers (on touchscreens) to zoom in and out of the map.
100%
More settings
100% 100% 100% 100% 100%

Michael Phelps topic overview

The analysis highlights Výsledky plavecké kariéry, Overview and Olympiáda v Pekingu as prominent areas in the source structure around Michael Phelps.

Related topics
43
Source areas
7
Connected nodes
50
Extracted relationships
20
Concept neighborhoods
23
Bridge connections
50

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.

Overview · 18 topics
Výsledky plavecké kariéry · 11 topics
Olympiáda v Pekingu · 4 topics
Soukromý život · 4 topics
Doping · 2 topics
Odkazy · 2 topics
Tělesná konstituce · 2 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.

Datum narození
30. června 1985 (41 let)
Disciplína
volný způsob, motýlek, polohový závod, znak
Hmotnost
88 kg
Místo narození
Baltimore, Maryland Spojené státy americké Spojené státy americké
Stát
USA
Výška
193 cm

Explore all related topics Closing gaps

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.

Overview

Výsledky plavecké kariéry

Olympiáda v Pekingu

Tělesná konstituce

Soukromý život

Doping

Odkazy

Advanced semantic analysis

Deeper signals for content research, entity SEO and topical coverage. The plain-language headings explain what each technical view is useful for.

How Michael Phelps connects Entity context

The extracted context around Michael Phelps shows recurring relationship patterns in the source. For example, Michael Phelps → FINA, LOH, Michael Phelps Archivováno, Nejlepší, Obrázky, Olympedia, Phelps, Stream, USA, Wayback Machine, Wikimedia Commons Zpráva Michael, WikizpráváchMichael Phelps Another extracted example is Michael Phelps → 30. června 1985 (41 let). Use these groups to spot repeated connection types before inspecting the individual relationships.

Michael Phelps

Top relations

related to Externí odkazy · 12
Michael Phelps → FINA, LOH, Michael Phelps Archivováno, Nejlepší, Obrázky, Olympedia, Phelps, Stream, USA, Wayback Machine, Wikimedia Commons Zpráva Michael, WikizpráváchMichael Phelps
Datum narození · 1
Michael Phelps → 30. června 1985 (41 let)
Disciplína · 1
Michael Phelps → volný způsob, motýlek, polohový závod, znak
Hmotnost · 1
Michael Phelps → 88 kg
Místo narození · 1
Michael Phelps → Baltimore, Maryland Spojené státy americké Spojené státy americké
Stát · 1
Michael Phelps → USA
Výška · 1
Michael Phelps → 193 cm
Účast na LOH · 1
Michael Phelps → 2000, 2004, 2008, 2012, 2016
related to Reference · 1
Michael Phelps → Wikipedii

Important terminology

Use these terms to understand the vocabulary surrounding the topic, not as a checklist for keyword stuffing.

Important terminology

phelps 2016 zlatých medailí rekord motýlek 200 michael polohový závod 2008 2012 loh pekingu den her olympijských volný způsob světový

Michael Phelps relationships Subject–Predicate–Object triples

TTTA extracted 20 structured relationships around Michael Phelps. Examples in this analysis include Michael Phelps → Datum narození → 30. června 1985 (41 let) and Michael Phelps → Disciplína → volný způsob, motýlek, polohový závod, znak. The table shows each extracted connection, where it came from and its confidence.

SubjectPredicateObjectConfidenceSrc
Michael PhelpsDatum narození30. června 1985 (41 let)1.00infobox
Michael PhelpsDisciplínavolný způsob, motýlek, polohový závod, znak1.00infobox
Michael PhelpsHmotnost88 kg1.00infobox
Michael PhelpsMísto narozeníBaltimore, Maryland Spojené státy americké Spojené státy americké1.00infobox
Michael PhelpsStátUSA1.00infobox
Michael PhelpsVýška193 cm1.00infobox
Michael PhelpsÚčast na LOH2000, 2004, 2008, 2012, 20161.00infobox
Michael Phelpsrelated to Externí odkazyObrázky0.60section
Michael Phelpsrelated to Externí odkazyWikimedia Commons Zpráva Michael0.60section
Michael Phelpsrelated to Externí odkazyPhelps0.60section
Michael Phelpsrelated to Externí odkazyWikizpráváchMichael Phelps0.60section
Michael Phelpsrelated to Externí odkazyOlympedia0.60section

Related concept clusters Concept neighborhoods

The concept neighborhoods around Michael Phelps bring nearby vocabulary together. In this analysis, examples include Phelps, Baltimore and Maryland. Use the clusters to find adjacent concepts and terminology that may deserve separate research.

  • Michael Phelps
    • Phelps
    • Baltimore
    • Maryland
    • Olympiádě
    • Června
    • Pekingu
    • Plavání
    • Usa
    • Medailí
    • Zlatých
    • Americké
    • Americký
  • michael phelps
    • Phelps
    • Baltimore
    • Maryland
    • Olympiádě
    • Června
    • Pekingu
    • Plavání
    • Usa
    • Zlatých
    • Olympijských
    • Medailí
    • Americké
  • 30. června
    • Baltimore
    • Maryland
    • Usa
    • Michael
    • Americké
    • Americký
    • Medailí
    • Olympiádě
    • Roce
    • Volný
    • Zlatých
    • Způsob
  • baltimore
    • Maryland
    • Června
    • Usa
    • Americké
    • Americký
    • Michael
    • Medailí
    • Olympiádě
    • Roce
    • Volný
    • Způsob
    • Zlatých
  • loh 1972
    • Americké
    • Motýlek
    • Pekingu
    • Rekord
    • Usa
    • Medailí
    • Maryland
    • Zlatých
    • Olympiádě
    • Roce
    • Sportovcem
    • Volný
  • loh 2012
    • Americké
    • Motýlek
    • Pekingu
    • Rekord
    • Usa
    • Medailí
    • Maryland
    • Zlatých
    • Olympiádě
    • Roce
    • Sportovcem
    • Volný
  • loh 2016
    • Americké
    • Motýlek
    • Pekingu
    • Rekord
    • Usa
    • Medailí
    • Maryland
    • Zlatých
    • Olympiádě
    • Roce
    • Sportovcem
    • Volný
  • maryland
    • Června
    • Usa
    • Americké
    • Americký
    • Michael
    • Medailí
    • Olympiádě
    • Roce
    • Volný
    • Způsob
    • Zlatých
    • Motýlek

Connections between topic areas Semantic bridges

For Michael Phelps, one of the stronger structural bridges in this analysis connects Michael Phelps with Overview. Bridges highlight paths between different parts of the map and can reveal research angles that are easy to miss in a flat list.

Min side: 3
Michael PhelpsOverview · splits 32 ⟂ 19
Michael PhelpsVýsledky plavecké kariéry · splits 39 ⟂ 12
Michael PhelpsOlympiáda v Pekingu · splits 46 ⟂ 5
Michael PhelpsSoukromý život · splits 46 ⟂ 5
Michael PhelpsTělesná konstituce · splits 48 ⟂ 3
Michael PhelpsDoping · splits 48 ⟂ 3
Michael PhelpsOdkazy · splits 48 ⟂ 3

Map overview Semantic statistics

Michael Phelps

Nodes51
Edges50
Triples20
Avg. degree1.96
Density0.039216
Components1

Source & methodology

TTTA analyzes the structure around Michael Phelps to surface related topics, entities, relationships, concept neighborhoods and bridge connections. Use the map to explore areas such as Výsledky plavecké kariéry, Overview & Olympiáda v Pekingu, including less central topics that may reveal useful research gaps. Automatically extracted connections are research leads rather than rewritten encyclopedia content.

Source: Wikipedia — Michael Phelps · CS edition · Analysis: TopicsToTalkAbout

For writers, content strategists, SEOs, marketers and creators — from quick topic research to advanced semantic analysis.