Der Artikel „偏偏喜歡你 (專輯)“ in der chinesischen Wikipedia hat 44 Punkte für Qualität (Stand: 1. Juli 2025). Der Artikel enthält 26 Referenzen und 9 Abschnitte.
Seit der Erstellung des Artikels „偏偏喜歡你 (專輯)“ wurde sein Inhalt von 20 registrierten Benutzern der chinesischen Wikipedia verfasst und von 20 registrierten Wikipedia-Benutzern in allen Sprachen bearbeitet.
Der Artikel wird 53 Mal in der chinesischen Wikipedia zitiert und in allen Sprachen 53 Mal zitiert.
Der höchste Autoreninteresse-Rang aus dem Jahr 2001:
Der höchste Beliebtheitsrang aus dem Jahr 2008:
Es gibt 1 Sprachversion für diesen Artikel in der WikiRank-Datenbank (von den berücksichtigten 55 Wikipedia-Sprachausgaben).
Die Qualitäts- und Beliebtheitsbewertung basierte auf Wikipedia-Dumps vom 1. Juli 2025 (einschließlich Revisionsverlauf und Seitenaufrufe für frühere Jahre).
| Bester Rang | Chinesische: Nr. 49086 10.2023 |
Global: Nr. 894715 04.2022 |
| Bester Rang | Chinesische: Nr. 5710 06.2014 |
Global: Nr. 505221 06.2014 |
Am 26. September 2025 lesen Internetnutzer in der mehrsprachigen Wikipedia am häufigsten Artikel zu folgenden Themen: Claudia Cardinale, One Battle After Another, ChatGPT, Alice in Borderland, Guinness, Nekrolog 2025, Benjamin Netanjahu, Assata Shakur, Charlie Kirk, Arthur Guinness.
In der chinesischen Wikipedia waren die beliebtesten Artikel an diesem Tag: 于朦胧, 今際之國的闖關者 (電視劇), 堰塞湖, BOYS II PLANET, 暴君的廚師, 鏈鋸人, 宋伊人, 颱風樺加沙, 馬太鞍溪堰塞湖溢流, 傅崐萁.
Das Projekt dient der automatischen relativen Auswertung der Artikel in den verschiedenen Sprachversionen von Wikipedia. Derzeit ermöglicht der Dienst den Vergleich von über 44 Millionen Wikipedia-Artikeln in 55 Sprachen. Die Qualitätsbewertung von Artikeln basiert auf Wikipedia-Dumps vom Juli 2025. Bei der Berechnung der aktuellen Popularität und des Interesses der Autoren an Artikeln wurden Daten vom Juni 2025 berücksichtigt. Für historische Werte der Popularität und des Autoreninteresses verwendete WikiRank Daten von 2001 bis 2025... Mehr Informationen
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Die Ergebnisse der Berechnungen können aufgrund gerundeter Werte normalisierter Metriken in Formeln geringfügig abweichen
