文章的品質和受歡迎程度公式 Lisbon ca
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「Lisbon」的作者的一組唯一名稱
- - 是 2024年7月 維基百科中「Lisbon」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
里斯本 - 维基媒体消歧义页. 加泰羅尼亞語維基百科的「Lisbon」文章品質得分為 0.2 分(截至2024年8月1日).
這篇文章是俄語維基百科中品質最好的。 然而,本文最流行的語言版本是德語。
自「Lisbon」文章創建以來,其內容由 2 名加泰羅尼亞語維基百科註冊用戶撰寫,並由 140 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。
該文章在加泰羅尼亞語維基百科中被引用 3 次,在所有語言中被引用 128 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 19 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 | 人气奖 | 相对人气 |
---|---|---|---|
1 | 英語 (en) Lisbon (disambiguation) |
127 805 | |
2 | 德語 (de) Lisbon |
78 257 | |
3 | 西班牙語 (es) Lisbon |
72 027 | |
4 | 葡萄牙語 (pt) Lisbon |
49 531 | |
5 | 法語 (fr) Lisbon |
38 464 | |
6 | 荷蘭語 (nl) Lisbon |
24 384 | |
7 | 意大利語 (it) Lisbon |
17 245 | |
8 | 波蘭語 (pl) Lisbon |
16 472 | |
9 | 芬蘭語 (fi) Lisbon |
12 757 | |
10 | 瑞典語 (sv) Lisbon |
11 003 |
下表顯示了上個月最受歡迎的文章的語言版本。
# | 语言 | 作者兴趣奖 | 作者相对兴趣 |
---|---|---|---|
1 | 英語 (en) Lisbon (disambiguation) |
![]() | 1 |
2 | 加泰羅尼亞語 (ca) Lisbon |
![]() | 0 |
3 | 德語 (de) Lisbon |
![]() | 0 |
4 | 西班牙語 (es) Lisbon |
![]() | 0 |
5 | 波斯語 (fa) لیسبون (ابهامزدایی) |
![]() | 0 |
6 | 芬蘭語 (fi) Lisbon |
![]() | 0 |
7 | 法語 (fr) Lisbon |
![]() | 0 |
8 | 匈牙利語 (hu) Lisbon (egyértelműsítő lap) |
![]() | 0 |
9 | 意大利語 (it) Lisbon |
![]() | 0 |
10 | 韓語 (ko) 리스본 (동음이의) |
![]() | 0 |
下表顯示了被引用次數最高的文章的語言版本。
最佳排名 | 加泰羅尼亞語: 82940 02.2018 |
全球: 341919 07.2013 |
最佳排名 | 加泰羅尼亞語: 4093 09.2010 |
全球: 46398 09.2003 |
2025年3月19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:肯尼迪遇刺案、Adolescence、伊隆·马斯克、盖尔·加朵、约翰·肯尼迪、非自愿独身、蘇尼塔·威廉斯、2025年逝世人物列表、ChatGPT、3月19日。
加泰羅尼亞語維基百科當天最受歡迎的文章是:Diada de Sant Josep、Àlex Blanquer、Pere Lluís i Font、Ramon Mirabet、Sydney Schertenleib、Montse Germán、Lola Lolita、Adolescence、Sant Josep、Napoleó Bonaparte.
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