El artículo "Perfect (迷你專輯)" en Wikipedia en chino tiene 10.9 puntos por calidad (a 1 de agosto de 2024). El artículo contiene 1 referencias y 3 secciones.
Desde la creación del artículo "Perfect (迷你專輯)", , su contenido fue escrito por 3 usuarios registrados de Wikipedia en chino fue editado por 3 usuarios registrados de Wikipedia en todos los idiomas.
El artículo es citado 1 veces en Wikipedia en chino y es citado 1 veces en todos los idiomas.
La clasificación más alta de interés de los autores desde 2001:
El rango de popularidad más alto de 2008:
Hay 1 versión lingüística de este artículo en la base de datos WikiRank (de las 55 ediciones de idiomas consideradas de Wikipedia).
La evaluación de calidad y popularidad se basó en volcados de Wikipedia del 1 de agosto de 2024 (incluido el historial de revisiones y las páginas vistas de años anteriores).
| Mejor rango | chino: Nº 185292 01.2016 |
Global: Nº 3910559 01.2016 |
| Mejor rango | chino: Nº 65972 11.2015 |
Global: Nº 2393906 11.2015 |
El 3 de octubre de 2024 en Wikipedia multilingüe, los internautas leen con mayor frecuencia artículos sobre los siguientes temas: Lyle y Erik Menendez, Diddy, Joker: Folie à Deux, Israel, Jimmy Carter, Líbano, Hezbolá, Marburg marburgvirus, Rosh Hashaná, Eminem.
En Wikipedia en chino los artículos más populares de ese día fueron: 張友驊, 黑白大廚：料理階級大戰, 来自地狱的法官, 蘇清泉, 京城怪物2, 京城怪物, 玫瑰的故事 (电视剧), 颱風山陀兒 (2024年), 英雄联盟2024赛季全球总决赛, 媽媽朋友的兒子.
El proyecto está destinado a la evaluación relativa automática de los artículos en las distintas versiones lingüísticas de Wikipedia. Actualmente, el servicio permite comparar más de 44 millones de artículos de Wikipedia en 55 idiomas. Los niveles de calidad de los artículos se basan en volcados de Wikipedia de agosto de 2024. Al calcular la popularidad actual y la IA de los artículos, se tuvieron en cuenta los datos de julio de 2024. Para los valores históricos de popularidad y AI WikiRank utilizó datos de 2001 a 2023... Más información
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dónde:
Los resultados de los cálculos pueden ser ligeramente diferentes debido a los valores redondeados de las métricas normalizadas en las fórmulas
