Question

当您在Wikidata中查询美国前任总统的名单时，您将获得其中的结果

        public async Task<bool> SendNotificationAsync(string token, string title, string body)
    {
        using (var client = new HttpClient())
        {
            var firebaseOptionsServerId = _firebaseOptions.ServerApiKey;
            var firebaseOptionsSenderId = _firebaseOptions.SenderId;

            client.BaseAddress = new Uri("https://fcm.googleapis.com");
            client.DefaultRequestHeaders.Accept.Add(new MediaTypeWithQualityHeaderValue("application/json"));
            client.DefaultRequestHeaders.TryAddWithoutValidation("Authorization",
                $"key={firebaseOptionsServerId}");
            client.DefaultRequestHeaders.TryAddWithoutValidation("Sender", $"id={firebaseOptionsSenderId}");


            var data = new
            {
                to = token,
                notification = new
                {
                    body = body,
                    title = title,
                },
                priority = "high"
            };

            var json = JsonConvert.SerializeObject(data);
            var httpContent = new StringContent(json, Encoding.UTF8, "application/json");

            var result = await _client.PostAsync("/fcm/send", httpContent);
            return result.StatusCode.Equals(HttpStatusCode.OK);
        }
    }

对于今天生活的人们来说，显然Q76比Q35686更重要。尽管这是一个主观陈述，但是有多种可能的方法可以以准客观的方式对其进行度量：

相应的Wikipedia页面上有关奥巴马的页面在2018年的浏览量为800万，而海耶斯只有60万。
如果你问随机的人，几乎每个人都知道奥巴马是谁，但是只有少数人知道海斯。

因此，我们可以说，对于任何查询Wikidata的美国前任总统，结果Q76最有可能比Q35686更相关。

Wikidata中是否有一些数据可以量化这种差异？例如，我正在寻找一个属性P：[...]，该属性存储了一些相关性度量，但找不到任何东西。

如何估算Wikidata内容项的重要性/相关性

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