Find related topics. | Discover entities. | See connections. | Build a topical map.
Primošten: Památky, kulturní a přírodní dědictví, Poloha & Overview
Primošten (italsky Capocesto) je chorvatská opčina na pobřeží Jaderského moře na poloostrově při zálivu Luka Primošten, 26 km jižně od Šibeniku v Šibenicko-kninské župě. V 60. letech 20. století na sousedním poloostrově Raduća začalo vznikat turistické letovisko. V roce 2011 žilo v Primoštenu 1 631 obyvatel, v celé opčině pak 2 828 obyvatel.
Use the mouse wheel or two fingers (on touchscreens) to zoom in and out of the map.
More settings
Primošten topic overview
The analysis highlights Památky, kulturní a přírodní dědictví, Poloha and Overview as prominent areas in the source structure around Primošten.
Related topics
11
Source areas
3
Connected nodes
14
Extracted relationships
90
Related term clusters
9
Bridge connections
14
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 · 9 topics
Památky, kulturní a přírodní dědictví · 1 topics
Poloha · 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.
Hustota zalidnění
49,5 obyv./km²
Nadmořská výška
0 m n. m.
Oficiální web
www.primosten.hr
Označení vozidel
ŠI
Počet obyvatel
2 828 (2011)
PSČ
22 202
Tematické okruhy
Prozkoumejte skupiny témat propojených ve zdrojovém textu. Vyberte si libovolné téma; okruhy nemají určené pořadí.
Primošten
9Italština · Chorvatsko · Občina (územní jednotka)
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.
You can skip this section if you’re here for content ideas and keyword inspiration.
Advanced semantic analysis
How Primošten 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 Primošten shows recurring relationship patterns in the source. For example, Primošten → Adriatik, Bogomilové, Bosanski Dolac, Bosiljine, Jadranskou, Jiří, Kremik, Kruševo, Majitelé, Marina Lučica, Marka Skorina, Most, Nezávislý, Následovaly, Obec Primošten, Osídlili, Parathelesia, Poté, Prhovo, Primorje Another extracted example is Primošten → Chorvatsku, Crkva, Gaj, Jiří, Juraja, Kostel, Kostelík, Loretánská, Mala Raduča, New Yorku, OSN, Panna Maria Loretánská, Panny Marie, Panny Marie Loretánské, Pláže, Primoštenem, Primoštenu, Rocha, Rozsáhlé, Seznam. Use these groups to spot repeated connection types before inspecting the individual relationships.
Primošten
Top relations
related to Historie· 29
Primošten → Adriatik, Bogomilové, Bosanski Dolac, Bosiljine, Jadranskou, Jiří, Kremik, Kruševo, Majitelé, Marina Lučica, Marka Skorina, Most, Nezávislý, Následovaly, Obec Primošten, Osídlili, Parathelesia, Poté, Prhovo, Primorje
related to Památky, kulturní a přírodní dědictví· 22
Primošten → Chorvatsku, Crkva, Gaj, Jiří, Juraja, Kostel, Kostelík, Loretánská, Mala Raduča, New Yorku, OSN, Panna Maria Loretánská, Panny Marie, Panny Marie Loretánské, Pláže, Primoštenem, Primoštenu, Rocha, Rozsáhlé, Seznam
related to Galerie· 9
Primošten → D8Památník BogomilůSocha Panny Marie, Ivo, JiříKaple, LoretánskéPláž Mala RadučaFontána, Mala RadučaPromenáda, Panorama Primoštenu, Primoštenu, PrimoštenuKostel, Rocha
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 90 structured relationships around Primošten. Examples in this analysis include Primošten → Hustota zalidnění → 49,5 obyv./km² and Primošten → Nadmořská výška → 0 m n. m.. The table shows each extracted connection, where it came from and its confidence.
Subject
Predicate
Object
Confidence
Src
Primošten
Hustota zalidnění
49,5 obyv./km²
1.00
infobox
Primošten
Nadmořská výška
0 m n. m.
1.00
infobox
Primošten
Oficiální web
www.primosten.hr
1.00
infobox
Primošten
Označení vozidel
ŠI
1.00
infobox
Primošten
Počet obyvatel
2 828 (2011)
1.00
infobox
Primošten
PSČ
22 202
1.00
infobox
Primošten
Rozloha
57,18 km²
1.00
infobox
Primošten
Souřadnice
43°35′6″ s. š., 15°55′16″ v. d.
1.00
infobox
Primošten
Starosta
Stipe Petrina
1.00
infobox
Primošten
Stát
Chorvatsko Chorvatsko
1.00
infobox
Primošten
Telefonní předvolba
{+385} 022
1.00
infobox
Primošten
Župa
Šibenicko-kninská
1.00
infobox
No triples extracted yet.
Related concept clusters Related term clusters
Related term clusters 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 Primošten bring nearby vocabulary together. In this analysis, examples include Commons, Šibeniku and Obyvatel. Use the clusters to find adjacent concepts and terminology that may deserve separate research.
jaderského moře
Km
Pobřeží
Jižně
Moře
Šibeniku
Chorvatsko
Datové
Commons
Luka
Opčina
Poloostrově
Primošten
šibeniku
Jaderského
Km
Pobřeží
Jižně
Moře
Chorvatsko
Datové
Commons
Luka
Opčina
Poloostrově
Primošten
pobřeží
Jaderského
Km
Jižně
Moře
Šibeniku
Chorvatsko
Datové
Commons
Luka
Poloostrově
Primošten
Obyvatel
panny marie loretánské
Loretánské
Marie
Panny
Primoštenu
Století
Moře
Obce
Raduča
Vesnice
Roku
Sv
Ze
opčina
Jaderského
Km
Luka
Pobřeží
Poloostrově
Jižně
Moře
Primošten
Šibeniku
Obyvatel
Ze
Primošten
Commons
Šibeniku
Obyvatel
Roce
Chorvatsko
Datové
Obec
Primoštenu
Roku
Ze
primošten
Commons
Šibeniku
Obyvatel
Roce
Chorvatsko
Datové
Obec
Primoštenu
Roku
Ze
primošten burnji
Commons
Šibeniku
Obyvatel
Roce
Chorvatsko
Datové
Obec
Primoštenu
Roku
Ze
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 Primošten, one of the stronger structural bridges in this analysis connects Primošten 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
Primošten — Overview· splits 5 ⟂ 10
Map overview Semantic statistics
Number of nodes, edges, triples, density and central hubs. Use it to gauge the size and connectivity of the map.
Primošten
Nodes15
Edges14
Triples90
Avg. degree1.87
Density0.133333
Components1
Source & methodology
TTTA analyzes the structure around Primošten to surface related topics, entities, relationships, concept neighborhoods and bridge connections. Use the map to explore areas such as Památky, kulturní a přírodní dědictví, Poloha & Overview, including less central topics that may reveal useful research gaps. Automatically extracted connections are research leads rather than rewritten encyclopedia content.
