文章的品質和受歡迎程度公式 算命 zh
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「算命」的作者的一組唯一名稱
- - 是 2024年7月 維基百科中「算命」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
中文維基百科的「算命」文章品質得分為 53.3 分(截至2024年8月1日). 本文包含 26 篇參考文獻和 12 個章節。 該文章還包含品質缺陷模板,這會降低品質分數。
這篇文章是英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「算命」文章創建以來,其內容由 99 名中文維基百科註冊用戶撰寫(第8880名),並由 1355 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。
該文章在中文維基百科中被引用 203 次,在所有語言中被引用 4453 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 25 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) Fortune-telling |
3 164 398 | |
2 | 法語 (fr) Voyance |
944 252 | |
3 | 德語 (de) Wahrsagen |
787 810 | |
4 | 俄語 (ru) Гадания |
682 535 | |
5 | 波斯語 (fa) فالبینی |
659 348 | |
6 | 中文 (zh) 算命 |
474 567 | |
7 | 荷蘭語 (nl) Waarzeggerij |
174 339 | |
8 | 阿拉伯語 (ar) عرافة |
172 369 | |
9 | 土耳其語 (tr) Fal |
107 111 | |
10 | 希伯來語 (he) ניבוי עתידות |
47 478 |
下表顯示了上個月最受歡迎的文章的語言版本。
# | 语言 | 价值 |
---|---|---|
ar | 阿拉伯語 عرافة | ![]() |
az | 阿塞拜疆語 Fal | ![]() |
ca | 加泰羅尼亞語 Clarividència | ![]() |
da | 丹麥語 Spådom | ![]() |
de | 德語 Wahrsagen | ![]() |
en | 英語 Fortune-telling | ![]() |
eo | 世界語 Aŭgurado | ![]() |
es | 西班牙語 Leer la fortuna | ![]() |
fa | 波斯語 فالبینی | ![]() |
fi | 芬蘭語 Ennustaminen (taikausko) | ![]() |
fr | 法語 Voyance | ![]() |
he | 希伯來語 ניבוי עתידות | ![]() |
ka | 格魯吉亞語 მკითხავი | ![]() |
ko | 韓語 운세 | ![]() |
ms | 馬來語 Penilikan nasib | ![]() |
nl | 荷蘭語 Waarzeggerij | ![]() |
nn | 新挪威語 Spådom | ![]() |
no | 挪威語 Spådomskunst | ![]() |
ro | 羅馬尼亞語 Prezicere | ![]() |
ru | 俄語 Гадания | ![]() |
simple | 簡體英語 Fortune-telling | ![]() |
sl | 斯洛文尼亞語 Vedeževanje | ![]() |
tr | 土耳其語 Fal | ![]() |
uk | 烏克蘭語 Ворожіння | ![]() |
zh | 中文 算命 | ![]() |
最佳排名 | 中文: 5152 08.2008 |
全球: 20960 12.2013 |
不同語言的維基百科文章列表(從最受歡迎的開始):
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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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