Questo negozio è il 6330° più popolare nella classifica globale di Wikipedia di negozi e il 284° più popolare negozi nella Wikipedia in cinese. L'articolo "頭城鎮老紅長興" nella Wikipedia in cinese ha 14.7 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 1 riferimenti e 4 sezioni.
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頭城鎮老紅長興 è al 284° posto nella classifica locale dei negozi nella Wikipedia in cinese e al 6330° posto nella classifica globale dei negozi in tutto il tempo.
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Il grado di interesse degli autori più alto dal 2001:/p>
Il grado di popolarità più alto dal 2008:
C'è 1 versione linguistica per questo articolo nel database WikiRank (delle 55 edizioni linguistiche di Wikipedia considerate).
La valutazione della qualità e della popolarità si basava sui dump di Wikipedia del 1 agosto 2024 (inclusa la cronologia delle revisioni e le visualizzazioni di pagina degli anni precedenti).
| Miglior Rango | cinese: N. 240797 12.2010 |
Globale: N. 4906522 05.2017 |
| Miglior Rango | cinese: N. 43740 02.2017 |
Globale: N. 2005585 09.2010 |
Il 1 febbraio 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Donald Trump, Marianne Faithfull, O. J. Simpson, Neymar, Israel Adesanya, Nassourdine Imavov, Royal Rumble 2025, Elon Musk, Karla Sofía Gascón, Emilia Pérez.
Nella Wikipedia in cinese gli articoli più popolari quel giorno erano: 外傷重症中心, 封神第二部：战火西岐, 封神第一部：朝歌风云, 维基百科, 五福临门 (电视剧), 国色芳华, 深度求索, 大奉打更人, 誤判 (電影), 射龍門 (撲克遊戲).
Il progetto è finalizzato alla valutazione relativa automatica degli articoli nelle diverse versioni linguistiche di Wikipedia. Al momento il servizio permette di confrontare oltre 44 milioni di articoli di Wikipedia in 55 lingue. I punteggi di qualità degli articoli si basano sui dump di Wikipedia del agosto 2024. Nel calcolare la popolarità attuale e l'intelligenza artificiale degli articoli sono stati presi in considerazione i dati del luglio 2024. Per i valori storici di popolarità e AI WikiRank ha utilizzato dati dal 2001 al 2023... More information
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I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
