文章的品質和受歡迎程度公式 Jo Gartner hu
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「Jo Gartner」的作者的一組唯一名稱
- - 是 2024年7月 維基百科中「Jo Gartner」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
匈牙利語維基百科的「Jo Gartner」文章品質得分為 25.1 分(截至2024年8月1日). 本文包含 8 篇參考文獻和 11 個章節。
這篇文章是西班牙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「Jo Gartner」文章創建以來,其內容由 3 名匈牙利語維基百科註冊用戶撰寫,並由 269 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。
該文章在匈牙利語維基百科中被引用 23 次,在所有語言中被引用 777 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 16 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 | 德語 (de) Jo Gartner |
189 897 | |
2 | 英語 (en) Jo Gartner |
181 191 | |
3 | 日語 (ja) ヨー・ガルトナー |
35 732 | |
4 | 法語 (fr) Jo Gartner |
32 506 | |
5 | 意大利語 (it) Jo Gartner |
27 398 | |
6 | 俄語 (ru) Гартнер, Йо |
18 312 | |
7 | 葡萄牙語 (pt) Jo Gartner |
11 321 | |
8 | 荷蘭語 (nl) Jo Gartner |
7 700 | |
9 | 芬蘭語 (fi) Jo Gartner |
5 097 | |
10 | 西班牙語 (es) Jo Gartner |
4 930 |
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) Jo Gartner |
52 | |
2 | 意大利語 (it) Jo Gartner |
48 | |
3 | 德語 (de) Jo Gartner |
47 | |
4 | 法語 (fr) Jo Gartner |
29 | |
5 | 荷蘭語 (nl) Jo Gartner |
22 | |
6 | 俄語 (ru) Гартнер, Йо |
12 | |
7 | 日語 (ja) ヨー・ガルトナー |
11 | |
8 | 芬蘭語 (fi) Jo Gartner |
9 | |
9 | 葡萄牙語 (pt) Jo Gartner |
8 | |
10 | 保加利亞語 (bg) Йо Гартнер |
7 |
下表顯示了上個月作者最感興趣的文章的語言版本。
最佳排名 | 匈牙利語: 112747 01.2022 |
全球: 79437 06.2013 |
最佳排名 | 匈牙利語: 20252 05.2018 |
全球: 29849 05.2009 |
不同語言的維基百科文章列表(從最受歡迎的開始):
2024年12月15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:敘利亞、巴沙爾·阿薩德、百年孤独、艾爾頓·冼拿、马约特、獵人克萊文、阿馬德·迪亞洛、茜茜公主、红色一号、2024年逝世人物列表。
匈牙利語維基百科當天最受歡迎的文章是:Klujber Katrin、2024-es női kézilabda-Európa-bajnokság、Golovin Vlagyimir、Miller Zoltán、Magyar női kézilabda-válogatott、Száz év magány、Ember Márk、Szemerey Zsófi、Ayrton Senna、Herceg Erika.
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