文章的品質和受歡迎程度公式 Jinju id
在哪裡:
- - 是歸一化品質指標
- - 是品質指標的數量
- - 是降低分數(如果存在)
where:
- - 是語言版本的索引
- - 表示作者的興趣(作者數量)
- - 表示文章的受歡迎程度(頁面瀏覽量)
- - 是 2024年7月期間 維基百科中文章「Jinju」的作者的一組唯一名稱
- - 是 2024年7月 維基百科中「Jinju」文章的熱門程度
由於公式中歸一化指標的四捨五入值,計算結果可能略有不同
晋州市 - 韩国庆尚南道城市. 这个城市是 第4390名 全球维基百科排名中最受欢迎的城市. 印度尼西亞語維基百科的「Jinju」文章品質得分為 4.4 分(截至2024年8月1日). 本文包含 0 篇參考文獻和 3 個章節。
這篇文章是韓語維基百科中品質最好的。 此外,這篇文章是該語言版本中最受歡迎的。
自「Jinju」文章創建以來,其內容由 3 名印度尼西亞語維基百科註冊用戶撰寫,並由 531 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。
在維基百科的全球圖城市排名中,晋州市一直位居第 4390 位。
該文章在印度尼西亞語維基百科中被引用 56 次,在所有語言中被引用 3477 次。
2001 年以來作者的最高興趣排名:
2008年以來的最高人氣排名:
WikiRank 資料庫中本文有 28 種語言版本(所考慮的 55 個維基百科語言版本)。
品質和受歡迎程度評估是基於 2024年8月1日的維基百科轉儲(包括前幾年的修訂歷史和頁面瀏覽量)。
下表顯示了最高品質的文章的語言版本。
# | 语言 | 价值 |
---|---|---|
ar | 阿拉伯語 جينجو | ![]() |
ca | 加泰羅尼亞語 Jinju | ![]() |
cs | 捷克語 Čindžu | ![]() |
de | 德語 Jinju | ![]() |
en | 英語 Jinju | ![]() |
eo | 世界語 Ĉinĝu | ![]() |
es | 西班牙語 Jinju | ![]() |
eu | 巴斯克語 Jinju | ![]() |
fa | 波斯語 جینگجو | ![]() |
fi | 芬蘭語 Jinju | ![]() |
fr | 法語 Jinju | ![]() |
hy | 亞美尼亞語 Չինջու | ![]() |
id | 印度尼西亞語 Jinju | ![]() |
it | 意大利語 Jinju | ![]() |
ja | 日語 晋州市 (慶尚南道) | ![]() |
ka | 格魯吉亞語 ჩინჯუ | ![]() |
ko | 韓語 진주시 | ![]() |
nl | 荷蘭語 Jinju | ![]() |
no | 挪威語 Jinju | ![]() |
pl | 波蘭語 Jinju | ![]() |
ru | 俄語 Чинджу | ![]() |
sv | 瑞典語 Jinju | ![]() |
tr | 土耳其語 Jinju | ![]() |
uk | 烏克蘭語 Чінджу | ![]() |
ur | 烏爾都語 جنجو | ![]() |
vi | 越南語 Jinju | ![]() |
zh | 中文 晋州市 (韩国) | ![]() |
zhminnan | 閩南語 Jinju Chhī | ![]() |
最佳排名 | 印度尼西亞語: 46307 03.2024 |
全球: 211136 10.2023 |
最佳排名 | 印度尼西亞語: 8296 08.2015 |
全球: 18601 01.2012 |
2025年4月6日,在多語言維基百科中,網路使用者最常閱讀以下主題的文章:混沌少年時、方·基默、MINECRAFT麥塊電影、亚历山大·奥韦奇金、唐納·川普、2025年世界一级方程式锦标赛、韦恩·格雷茨基、2025年逝世人物列表、白蓮花大飯店、1923。
印度尼西亞語維基百科當天最受歡迎的文章是:Piala Asia U-17 AFC 2025、Jumbo (film 2025)、Ria Ricis、Sufmi Dasco Ahmad、MasterChef Indonesia (musim 12)、Lucky Hakim、Pabrik Gula (film)、Ray Sahetapy、Kleopatra、Minal 'Aidin wal-Faizin.
該計畫旨在對維基百科各種語言版本的文章進行自動相對評估。 目前,該服務允許比較 55 種語言的超過 4,400 萬篇維基百科文章。 文章的品質分數是根據 2024年8月的維基百科轉儲。 在計算作者當前的受歡迎程度和興趣時,考慮了 2024年7月的數據。 對於作者受歡迎程度和興趣的歷史價值,WikiRank 使用了 2001 年至 2023 年的數據。 更多資訊
在哪裡:
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由於公式中歸一化指標的四捨五入值,計算結果可能略有不同