文章的品質和受歡迎程度公式 Desa Wangka sv
在哪裡:
- - 是歸一化品質指標
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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「Desa Wangka」的作者的一組唯一名稱
- - 是 2024年7月 維基百科中「Desa Wangka」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
瑞典語維基百科的「Desa Wangka」文章品質得分為 13 分(截至2024年8月1日). 本文包含 4 篇參考文獻和 1 個章節。
在該語言版本的維基百科中,該文章具有最佳的品質。然而,本文最流行的語言版本是印度尼西亞語。
2024年7月,Desa Wangka」一文由瑞典語維基百科的 1 位作者編輯,並由 1 位所有語言的作者撰寫。
該文章在瑞典語維基百科中被引用 1 次,在所有語言中被引用 19 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 2 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 | 质量等级 | 质量分数 |
---|---|---|---|
1 | 瑞典語 (sv) Desa Wangka | ![]() | 12.9704 |
2 | 印度尼西亞語 (id) Wangka, Riung, Ngada | ![]() | 1.825 |
下表顯示了本文最受歡迎的語言版本。
# | 语言 | 人气奖 | 相对人气 |
---|---|---|---|
1 | 印度尼西亞語 (id) Wangka, Riung, Ngada |
2 196 | |
2 | 瑞典語 (sv) Desa Wangka |
20 |
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 | 印度尼西亞語 (id) Wangka, Riung, Ngada |
12 | |
2 | 瑞典語 (sv) Desa Wangka |
0 |
下表顯示了作者最感興趣的文章的語言版本。
# | 语言 | 作者兴趣奖 | 作者相对兴趣 |
---|---|---|---|
1 | 印度尼西亞語 (id) Wangka, Riung, Ngada |
![]() | 4 |
2 | 瑞典語 (sv) Desa Wangka |
![]() | 0 |
下表顯示了上個月作者最感興趣的文章的語言版本。
# | 语言 | 作者兴趣奖 | 作者相对兴趣 |
---|---|---|---|
1 | 瑞典語 (sv) Desa Wangka |
![]() | 1 |
2 | 印度尼西亞語 (id) Wangka, Riung, Ngada |
![]() | 0 |
下表顯示了被引用次數最高的文章的語言版本。
# | 语言 | 引证指数奖 | 相对引证指数 |
---|---|---|---|
1 | 印度尼西亞語 (id) Wangka, Riung, Ngada |
![]() | 18 |
2 | 瑞典語 (sv) Desa Wangka |
![]() | 1 |
最佳排名 | 瑞典語: 562152 05.2018 |
全球: 7428046 09.2017 |
最佳排名 | 瑞典語: 64128 08.2016 |
全球: 1722817 12.2011 |
2025年2月7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:伊隆·马斯克、唐納·川普、比安卡·森索里、肯伊·威斯特、克里斯蒂亚诺·罗纳尔多、美国国际开发署、2025年逝世人物列表、卡洛斯·加斯科恩、班森·布恩、Irv Gotti。
瑞典語維基百科當天最受歡迎的文章是:Jakob Oftebro、Markus Krunegård、Nina Persson、Åremorden、Peter Apelgren、Helena von Zweigbergk、Marianne Mörck、Sofie Krunegård、Antonio Salieri、Prins Carl Philip.
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