日語維基百科的「ミレーナ (曖昧さ回避)」文章品質得分為 0.8 分（截至2024年8月1日）.
這篇文章是瑞典語維基百科中品質最好的。 然而，本文最流行的語言版本是英語。 自「ミレーナ (曖昧さ回避)」文章創建以來，其內容由 1 名日語維基百科註冊用戶撰寫，並由 124 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在日語維基百科中被引用 2 次，在所有語言中被引用 34 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 15 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 | 俄語 (ru) Милена |
 | 206 415 |
| 2 | 英語 (en) Milena |
 | 122 008 |
| 3 | 德語 (de) Milena |
 | 51 686 |
| 4 | 波蘭語 (pl) Milena |
 | 43 893 |
| 5 | 葡萄牙語 (pt) Milena |
| 35 917 |
| 6 | 意大利語 (it) Milena |
| 22 581 |
| 7 | 瑞典語 (sv) Milena |
 | 11 186 |
| 8 | 保加利亞語 (bg) Милена |
 | 5 036 |
| 9 | 荷蘭語 (nl) Milena |
 | 4 587 |
| 10 | 法語 (fr) Milena (homonymie) |
| 4 152 |
下表顯示了上個月最受歡迎的文章的語言版本。
| # | 语言 | 人气奖 | 相对人气 |
|---|---|---|---|
| 1 | 英語 (en) Milena |
 | 128 |
| 2 | 俄語 (ru) Милена |
 | 63 |
| 3 | 德語 (de) Milena |
| 50 |
| 4 | 葡萄牙語 (pt) Milena |
| 48 |
| 5 | 波蘭語 (pl) Milena |
| 41 |
| 6 | 日語 (ja) ミレーナ (曖昧さ回避) |
| 33 |
| 7 | 意大利語 (it) Milena |
| 31 |
| 8 | 塞爾維亞語 (sr) Милена |
| 11 |
| 9 | 亞美尼亞語 (hy) Միլենա (այլ կիրառումներ) |
| 9 |
| 10 | 保加利亞語 (bg) Милена |
| 8 |
下表顯示了作者最感興趣的文章的語言版本。
| # | 语言 | 引证指数奖 | 相对引证指数 |
|---|---|---|---|
| 1 | 英語 (en) Milena |
 | 5 |
| 2 | 塞爾維亞語 (sr) Милена |
| 5 |
| 3 | 波蘭語 (pl) Milena |
| 4 |
| 4 | 法語 (fr) Milena (homonymie) |
 | 3 |
| 5 | 亞美尼亞語 (hy) Միլենա (այլ կիրառումներ) |
| 3 |
| 6 | 葡萄牙語 (pt) Milena |
| 3 |
| 7 | 保加利亞語 (bg) Милена |
 | 2 |
| 8 | 德語 (de) Milena |
| 2 |
| 9 | 日語 (ja) ミレーナ (曖昧さ回避) |
| 2 |
| 10 | 俄語 (ru) Милена |
| 2 |
| 最佳排名 | 日語: 747223 09.2022 |
全球: 194068 05.2011 |
| 最佳排名 | 日語: 119642 12.2017 |
全球: 62476 10.2005 |
2024年9月12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：九一一袭击事件、阿尔韦托·藤森、賀錦麗、泰勒·斯威夫特、賈里德·伊薩克曼、查普尔·罗恩、阴间大法师、2024年逝世人物列表、詹姆士·厄爾·瓊斯、凯蒂·佩里。
日語維基百科當天最受歡迎的文章是：斎藤元彦、秋信守、高市早苗、星新一、松澤匠、アルベルト・フジモリ、小泉進次郎、松村謙三 (実業家)、エリック・ロビンソン、MIKIKO.
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
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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
