L'articolo “NVIDIA LinkBoost” nella Wikipedia in cinese ha 2 punti per la qualità (al 1 luglio 2025).
Dalla creazione dell'articolo “NVIDIA LinkBoost”, il suo contenuto è stato scritto da 2 utenti registrati di Wikipedia in cinese e modificato da 2 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.
L'articolo è citato 116 volte nella Wikipedia in cinese e citato 116 volte in tutte le lingue.
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 luglio 2025 (inclusa la cronologia delle revisioni e le visualizzazioni di pagina degli anni precedenti).
| Miglior Rango | cinese: N. 126723 08.2010 |
Globale: N. 3414025 01.2008 |
| Miglior Rango | cinese: N. 32423 10.2018 |
Globale: N. 1179182 08.2006 |
Il 21 dicembre 2025 nella Wikipedia multilingue gli utenti di Internet leggono più spesso articoli sui seguenti argomenti: Jeffrey Epstein, Anthony Joshua, James Ransone, Avatar - Fuoco e cenere, Jake Paul, Wake Up Dead Man: Knives Out, Stranger Things, Ghislaine Maxwell, Avatar, Avatar - La via dell'acqua.
Nella Wikipedia in cinese gli articoli più popolari quel giorno erano: 冬至, 鄭捷, 2025年台北捷運無差別攻擊事件, 角頭－鬥陣欸, 長安二十四計, 2014年台北捷運隨機殺人事件, 阿凡達：火與燼, 2025年世界羽聯世界巡迴賽總決賽, EXO, 2024年台中捷運隨機傷人事件.
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 luglio 2025. Nel calcolare la popolarità attuale e l'intelligenza artificiale degli articoli sono stati presi in considerazione i dati del giugno 2025. Per i valori storici di popolarità e AI WikiRank ha utilizzato dati dal 2001 al 2025... More information
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dove:
I risultati dei calcoli potrebbero essere leggermente diversi a causa dei valori arrotondati delle metriche normalizzate nelle formule
