文章的品質和受歡迎程度公式 翁贝托·博尔索 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「翁贝托·博尔索」的作者的一組唯一名稱
- - 是 2024年7月 維基百科中「翁贝托·博尔索」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「翁贝托·博尔索」文章品質得分為 15.7 分(截至2024年8月1日).
這篇文章是意大利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「翁贝托·博尔索」文章創建以來,其內容由 4 名中文維基百科註冊用戶撰寫,並由 39 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 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 4 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 | 意大利語 (it) Umberto Borsò | 22.2029 | |
2 | 中文 (zh) 翁贝托·博尔索 | 15.6926 | |
3 | 簡體英語 (simple) Umberto Borsò | 15.129 | |
4 | 英語 (en) Umberto Borsò | 14.596 |
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 | 意大利語 (it) Umberto Borsò |
10 623 | |
2 | 英語 (en) Umberto Borsò |
2 622 | |
3 | 中文 (zh) 翁贝托·博尔索 |
349 | |
4 | 簡體英語 (simple) Umberto Borsò |
140 |
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 | 意大利語 (it) Umberto Borsò |
47 | |
2 | 英語 (en) Umberto Borsò |
22 | |
3 | 中文 (zh) 翁贝托·博尔索 |
14 | |
4 | 簡體英語 (simple) Umberto Borsò |
1 |
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 | 意大利語 (it) Umberto Borsò |
25 | |
2 | 英語 (en) Umberto Borsò |
8 | |
3 | 中文 (zh) 翁贝托·博尔索 |
4 | |
4 | 簡體英語 (simple) Umberto Borsò |
2 |
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 | 英語 (en) Umberto Borsò |
0 | |
2 | 意大利語 (it) Umberto Borsò |
0 | |
3 | 簡體英語 (simple) Umberto Borsò |
0 | |
4 | 中文 (zh) 翁贝托·博尔索 |
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 | 意大利語 (it) Umberto Borsò |
13 | |
2 | 英語 (en) Umberto Borsò |
4 | |
3 | 簡體英語 (simple) Umberto Borsò |
1 | |
4 | 中文 (zh) 翁贝托·博尔索 |
1 |
最佳排名 | 中文: 349705 11.2018 |
全球: 798632 11.2018 |
最佳排名 | 中文: 71997 11.2018 |
全球: 63438 11.2018 |
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:
where:
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