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搜索引擎的排名算法
搜索引擎的排名算法随着互联网的不断发展，搜索引擎已经成为我们获取信息的主要途径之一。
然而，谷歌、百度等搜索引擎搜索结果的排序却是人们一直所关注的问题。
在互联网上，搜索引擎的排名算法是决定一个网站是否能实现商业化转型的重要因素。
那么，搜索引擎的排名算法到底是什么？它为什么会这么重要？一、搜索引擎的排名算法是指通过搜索引擎给出的关键词或短语，对网页或网站进行评估和排序的一种算法。
其目的是为了使用户能够快速地获取相关的信息。
目前，常见的搜索引擎排名算法有多种，其中最常见的是谷歌的PageRank算法和百度的超级链路分析算法。
1. 谷歌的PageRank算法2000年，谷歌公司创始人Larry Page提出了一种新的算法——PageRank。
这种算法依靠网页之间的链接来评估网页的重要性。
具体来说，如果一个网页被越多的其他网页所链接，那么这个网页的重要性就会越高。
PageRank算法将网页与网页之间的链接看作是一种投票方式，被投票次数越多的网页排名越靠前。
而且，被投票次数越高的网页还可以影响其他网页的排名，因为被投票次数多的网页可以对其他网页进行投票。
虽然PageRank算法现在已经不是谷歌的主要算法，但它仍然是搜索引擎算法的代表之一。
2. 百度的超级链路分析算法百度的超级链路分析算法是一种与PageRank算法类似的算法。
该算法也是通过网页之间的链接来评估网页的重要性。
不同之处在于，该算法还考虑了网页与关键词之间的相关性，从而实现更加准确的排名。
百度的超级链路分析算法将网页与网页之间的链接看作是一种投票方式，被投票次数越多的网页排名越靠前。
而且，该算法还考虑了网页与关键词之间的相关性，所以含有相关关键词的网页排名会更加靠前。
二、搜索引擎的排名算法为什么如此重要？1. 影响网站流量搜索引擎的排名算法直接影响到了网站的展现。
如果一个网站的排名不高，那么就会很难被用户发现。
而高排名的网站就可以吸引更多的用户流量，实现商业化转型。
搜索引擎算法分析与应用
搜索引擎算法分析与应用随着互联网技术的不断发展，搜索引擎已经成为人们获取信息的主要途径之一。
然而，搜索引擎背后的算法其实也是极其复杂的。
在本文中，我们将对搜索引擎算法进行一些简单的分析，并说明它们在实际应用中是如何帮助人们获取精准的信息。
一、基本原理搜索引擎的基本原理是将互联网上的信息通过各种手段收录到一个巨大的数据库中，然后通过搜索关键词来匹配这些信息，并按照一定的规则进行排序。
那么如何确定哪些信息是与搜索关键词最相关的呢？这就需要涉及到搜索引擎算法了。
搜索引擎的算法可以分为两个部分：爬虫算法和检索算法。
其中，爬虫算法用于收录互联网上的信息，而检索算法则用于根据用户的搜索关键词来返回最相关的信息。
二、爬虫算法爬虫算法是搜索引擎中极其重要的一部分，它决定了搜索引擎能够收录哪些网站以及如何收录。
爬虫算法主要分为以下几个部分：1.网址识别首先，爬虫需要确定待抓取的网站。
这涉及到网址的识别问题。
一般来说，爬虫会从一些知名的入口网站开始，然后通过网页中的链接不断地抓取其他网站。
2.内容解析在确定了待抓取的网站之后，爬虫需要对这些网站进行内容解析。
一般来说，爬虫会通过正则表达式等方法来识别页面中的文本、图片、视频等内容，并将这些内容存储到数据库中。
3.网站排重当爬虫不断地抓取网站时，可能会遇到重复网站的情况。
因此，搜索引擎需要对网站进行排重，以保证数据库中只有一份相同的网站内容。
三、检索算法检索算法是搜索引擎中决定搜索结果排序的核心算法。
以下是一些常见的检索算法：1.关键词匹配在完成用户搜索关键词之后，搜索引擎需要将这些关键词与数据库中的网站内容进行匹配。
匹配的原则是：如果一个网站中包含了用户输入的所有关键词，那么这个网站会排在搜索结果的前面。
2.网站权重除了关键词匹配之外，搜索引擎还需要对不同网站的权重进行评估。
一般来说，权重较高的网站会获得更好的排名。
而网站权重的评估主要依靠“PageRank”算法。
各种搜索引擎算法的分析和比较
各种搜索引擎算法的分析和比较在互联网上搜索所需信息或资讯，搜索引擎成为了人们必不可少的工具。
然而，搜索引擎的搜索结果是否准确、全面，搜索速度是否快速等方面，关键在于搜索引擎的算法，因此，搜索引擎算法成为了搜索引擎核心竞争力的来源。
目前，主流的搜索引擎包括Google、Baidu、Yahoo、Bing等，但它们的搜索结果和排序结果却存在着很大的差异。
这些搜索引擎的搜索结果背后都有不同的算法，下面将对目前主流的几种搜索引擎的算法进行分析和比较。
1. Google算法Google算法是目前全球最流行的搜索引擎算法，其搜索结果广受用户信任。
Google算法最重要的要素是页面权重（PageRank），其名字最初来源于Google的创始人之一拉里·佩奇的名字。
页面权重是根据页面链接的数量和链接网站的权重计算得到的一个评分系统，也就是所谓的“链接分”。
除此之外，Google还有很多其他的评分规则，比如页面初始状态、页面内部链接等。
可以说，Google的算法非常复杂，它使用了很多技术来确保其搜索引擎结果的质量。
2. Baidu算法Baidu是中国主流的搜索引擎，其搜索算法相较于Google来说较为简单。
Baidu的搜索结果主要依靠页面的标题、关键词、描述等元素，因此其搜索结果的可靠性稍逊于Google。
不过，Baidu的形态分析算法却是非常出色的，可以识别图片和视频等多种形态的信息。
除此之外，Baidu还使用了一些人工智能技术，例如深度学习算法来优化搜索结果。
3. Bing算法Bing是由微软开发的搜索引擎，其搜索结果以关键词匹配为核心来实现。
在关键词匹配的基础上，Bing还使用了一些机器学习和推荐算法来优化搜索结果。
另外，Bing还使用类似Google的页面权重评分系统来实现页面的排序。
除此之外，Bing还注重在搜索结果页面中显示质量较高的结果，而不局限于排序前十的结果。
4. Yahoo算法Yahoo算法是基于文本内容分析的搜索引擎算法。
搜索引擎的算法分析及SEO技巧
搜索引擎的算法分析及SEO技巧搜索引擎已成为当今人们获取信息的主要方式之一。
尤其在互联网信息爆炸的时代背景下，能够快速、准确地搜索到所需信息，已成为广大用户和企业的需求。
搜索引擎优化（SEO）技术，就是针对搜索引擎算法的特点对网站进行优化，提高网站的排名和曝光度。
既然SEO与搜索引擎算法密切相关，我们就不妨来探究一下搜索引擎的算法分析和相应的SEO技巧。
一、搜索引擎算法分析目前，常见的中文搜索引擎有百度、360、搜狗等，而英文搜索引擎以谷歌、必应为主。
虽然不同搜索引擎的算法不同，但一个共通点是都遵循着“内容为王、用户体验为本”的原则。
下面就以百度为例，简单探讨一下其算法的基本情况。
1.权重算法权重算法是指，搜索引擎通过赋予网页一定的权重值，从而决定该网页在搜索结果中的排名顺序。
网页权重值越高，排名就越靠前。
权重值的大小会受到许多因素的影响，例如页面内容的相关性、链接的数量和质量、页面的访问量等。
一般来说，权重值最高的网站多数为媒体和政府等公信力较高的站点。
2.关键词匹配算法关键词匹配算法是指，搜索引擎通过对用户输入的关键词和网页中的关键词进行匹配以确定网页的相关性，随后给出相应的搜索结果。
用户搜索的关键词与网页中的关键词越相关，网页的排名就会越靠前。
关键词匹配算法的精确性对于用户搜索结果的质量有着至关重要的影响。
3.链接分析算法链接分析算法是指，搜索引擎会分析每个网页上的外链和来链，给网页赋予一个权重值。
外链即指其他网站指向本网站的链接，来链则是另一个网站的内部链接指向本网站。
网页的得分会受到外链的数量、来链的质量和与之相关的关键词等因素的影响。
链接分析是搜索引擎优化中比较重要的一个方面，因为网站外链的质量对排名影响很大。
二、SEO技巧了解了搜索引擎的算法，下面就来看看相应的SEO技巧。
这里列出几条比较常见的方法：1.网站结构优化网站结构的优化是指对网站的结构进行合理化设计，使之易于搜索引擎的检索。
搜索引擎的排序算法分析与优化建议
搜索引擎的排序算法分析与优化建议近年来，随着互联网的快速发展，搜索引擎已成为人们获取信息的主要方式。
搜索引擎的排序算法在其中起着关键作用，它决定了用户搜索结果的排序顺序。
本文将对搜索引擎的排序算法进行分析，并提出一些建议来优化这些算法。
一、搜索引擎排序算法的分析搜索引擎的排序算法主要包括传统的PageRank算法、基于内容的排序算法和机器学习算法。
这些算法有各自的优势和局限性。
1. 传统的PageRank算法传统的PageRank算法是通过计算网页之间的链接关系来评估网页的重要性，然后根据重要性对搜索结果进行排序。
这种算法的优点是简单有效，可以很好地衡量网页的权威性。
然而，它容易被人为操纵，例如通过人工增加链接数量来提高网页的排名。
同时，该算法忽略了网页内容的质量和相关性。
2. 基于内容的排序算法基于内容的排序算法是根据用户的搜索关键词，匹配网页的内容来进行排序。
它考虑了网页的相关性和质量，可以提供更准确的搜索结果。
然而，该算法容易受到关键词的干扰，例如同义词的使用和关键词的滥用。
而且，这种算法对于新兴或少知名的网页往往无法准确判断其质量和相关性。
3. 机器学习算法机器学习算法是近年来蓬勃发展的一种算法，它通过分析用户搜索行为和网页特征，自动优化搜索结果的排序。
这种算法可以不断学习和调整，逐渐提升搜索结果的质量。
然而，机器学习算法需要大量的数据支持和运算资源，在处理大规模数据时效率较低。
二、搜索引擎排序算法的优化建议针对搜索引擎排序算法存在的问题，提出以下优化建议：1. 整合多个算法应综合利用传统的PageRank算法、基于内容的排序算法和机器学习算法的优势，构建一个综合、全面的排序算法。
通过结合不同算法的结果，可以提高搜索结果的准确性和相关性。
2. 引入用户反馈用户反馈是改进搜索引擎排序算法的重要信息源。
引入用户反馈，例如用户点击行为和搜索结果评分，可以不断优化排序算法，提供更符合用户需求的搜索结果。
谷歌搜索算法的演进历程
谷歌搜索算法的演进历程随着互联网的不断发展，搜索引擎已经成为人们获取信息的主要途径之一。
而在众多搜索引擎中，谷歌搜索的地位不可撼动。
作为世界上最主流的搜索引擎之一，谷歌搜索的成功离不开其强大的搜索算法。
今天，我们就来详细了解一下谷歌搜索算法的演进历程。
早期算法：PageRank谷歌搜索的早期算法以PageRank为核心。
PageRank采用了一种基于网页链接的评价方法，即认为一张网页链接的数量越多，被链接的概率就越高。
该算法通过分析网页的链接结构，计算网页的权重值。
权重值越高的网页，在搜索结果中越容易排名靠前。
然而，PageRank算法存在许多不足。
例如，一些不良网站通过购买大量链接来提高自己的权重值，从而在搜索结果中占据不相称的优势。
此外，PageRank算法也无法考虑到用户的搜索意图，导致有时搜索结果不够准确。
近期算法：人工智能为了解决PageRank算法存在的不足，谷歌搜索陆续推出了一系列新的算法，其中较为成熟的是基于自然语言处理和机器学习的人工智能算法。
自然语言处理可以帮助搜索引擎了解查询者的搜索意图。
例如，如果用户搜索“如何学习Python语言”，搜索引擎可以通过自然语言处理理解用户需要了解的是Python编程语言的学习方法，进而为用户提供更准确的搜索结果。
机器学习技术可以帮助搜索引擎更好地理解搜索意图，并根据用户的历史搜索记录和行为模式，为用户提供更为个性化的搜索结果。
通过对大量数据的分析和学习，搜索引擎可以逐渐提高自己的搜索质量和准确性，从而更好地满足用户的需求。
未来发展趋势虽然谷歌搜索已经使用了许多先进的算法，在搜索质量和准确性上已经取得了巨大的进步。
但是，在未来的发展中，谷歌搜索仍然需要不断持续优化，提高搜索结果的质量和准确性。
一方面，搜索引擎需要更好地适应移动设备的使用，不断优化搜索结果的呈现方式和响应速度，为移动用户提供更好的搜索体验。
另一方面，搜索引擎需要更加关注用户的隐私保护和搜索体验，防止用户隐私泄露和不当使用。
搜索引擎算法分析
搜索引擎算法分析随着互联网的快速发展，搜索引擎作为网民获取信息的主要方式，其优良的检索效果备受人们的欢迎。
然而，搜索引擎背后的技术并不简单，其中最核心的部分就是搜索引擎算法。
那么，搜索引擎算法是什么？它又是如何实现优质搜索结果的呢？一、搜索引擎算法概述搜索引擎算法，是指一系列用于生成搜索结果的数学计算或规则。
如果将搜索引擎比作一个宏伟的图书馆，那么搜索引擎算法就是其中的索书号和分类标准。
通过算法的引导，搜索引擎可以根据用户的输入内容，在其巨大的索引数据库中迅速找到相关的网页，从而为用户提供高质量、个性化的搜索结果。
二、搜索引擎算法的优化随着搜索引擎用户数量不断增多，对搜索结果的要求也越来越高。
因此，搜索引擎公司在不断升级修改自己的搜索引擎算法，以提升搜索结果的品质，满足用户的需求。
就像谷歌公司的创始人拉里·佩奇曾说：“我们不会因为用户数超过了100亿而停滞不前。
”那么，为了提升搜索结果的品质，企业在优化算法时需要关注以下几点：1. 移动优化如今，移动互联网的发展极为迅速，搜索引擎公司必须及时优化算法以适应这一变化。
一方面，搜索引擎的结果页面需要适配移动端设备，提供更加方便、快捷的搜索体验；另一方面，为了提高页面的加载速度，企业需要针对移动设备进行技术优化，以获得更好的用户评价。
2. 内容优化无论搜索引擎用户来自哪个国家，内容优化始终是重点，包括网站内容的质量、原创程度、相关性。
如果企业能够保持产出高品质的内容，并及时更新，那么搜索引擎就会更容易将这些网站与用户的搜索需求联系起来，从而提供更准确的搜索结果。
3. 本地化为了提供更个性化、本地化的搜索结果，搜索引擎公司不断加强对用户地理位置信息的获取和处理，并通过IP地址、GPS定位等技术将它们与提供服务的商家、场所联系起来。
同时，企业也可以通过为用户提供特定服务，例如地图、导航、美食推荐等来提高搜索体验。
三、搜索引擎算法的设计思想搜索引擎算法的设计理念可以概括为“排序+遍历+匹配+反馈！”具体来说，可以由以下几个方面来展开说明：1. 排序搜索引擎根据关键词的匹配程度，对一系列网页进行排序，当用户输入的关键词与网页的内容、标题、描述等元素高度匹配时，那么这些网页就会排在搜索结果的靠前位置。
互联网搜索引擎的算法与优化技巧
互联网搜索引擎的算法与优化技巧随着互联网的快速发展，搜索引擎已经成为人们获取信息的主要途径之一。
搜索引擎的核心是其算法，它决定了搜索结果的排序和相关性。
本文将介绍互联网搜索引擎的算法和优化技巧。
一、搜索引擎算法的基本原理搜索引擎的算法是根据用户的搜索关键词，在海量的网页中找到相关的结果并进行排序。
搜索引擎的算法通常包括以下几个方面的考虑：1. 关键词匹配：搜索引擎首先会根据用户输入的关键词，在索引中找到相关的网页。
关键词匹配的算法通常会考虑词频、词权重等因素。
2. 网页质量评估：搜索引擎会对网页的质量进行评估，以确定其在搜索结果中的排名。
网页质量评估的算法通常会考虑网页的权威性、原创性、用户评价等因素。
3. 链接分析：搜索引擎会根据网页之间的链接关系，对网页进行分析和评估。
链接分析的算法通常会考虑链接的数量、质量、相关性等因素。
4. 用户行为分析：搜索引擎会根据用户的搜索行为和点击行为，对搜索结果进行调整和优化。
用户行为分析的算法通常会考虑用户的点击率、停留时间等因素。
二、搜索引擎优化技巧为了提高网站在搜索引擎中的排名，网站管理员可以采取一些优化技巧。
以下是一些常用的搜索引擎优化技巧：1. 关键词优化：选择合适的关键词，并在网页的标题、内容、链接等位置进行合理的布局。
关键词的选择应该考虑用户的搜索习惯和搜索意图。
2. 内容优化：提供高质量、原创的内容，满足用户的需求。
内容应该具有一定的深度和广度，同时要注意关键词的合理使用。
3. 网站结构优化：优化网站的结构，使搜索引擎能够更好地抓取和索引网页。
合理设置网站的导航、链接和URL结构，提高网站的可访问性和可读性。
4. 外部链接优化：增加外部链接的数量和质量，提高网站的权威性和可信度。
可以通过发布原创的高质量内容、参与行业论坛和社交媒体等方式来增加外部链接。
5. 用户体验优化：提供良好的用户体验，包括网站的加载速度、页面的布局和设计、用户交互等方面。
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主流搜索引擎算法讲解大全１．引言万维网WWW（World Wide Web）是一个巨大的，分布全球的信息服务中心，正在以飞快的速度扩展。
1998年WWW上拥有约3.5亿个文档[14]，每天增加约1百万的文档[6]，不到9个月的时间文档总数就会翻一番[14]。
WEB上的文档和传统的文档比较，有很多新的特点，它们是分布的，异构的，无结构或者半结构的，这就对传统信息检索技术提出了新的挑战。
传统的WEB搜索引擎大多数是基于关键字匹配的，返回的结果是包含查询项的文档，也有基于目录分类的搜索引擎。
这些搜索引擎的结果并不令人满意。
有些站点有意提高关键字出现的频率来提高自身在搜索引擎中的重要性，破坏搜索引擎结果的客观性和准确性。
另外，有些重要的网页并不包含查询项。
搜索引擎的分类目录也不可能把所有的分类考虑全面，并且目录大多靠人工维护，主观性强，费用高，更新速度慢[2]。
最近几年，许多研究者发现，WWW上超链结构是个非常丰富和重要的资源，如果能够充分利用的话，可以极大的提高检索结果的质量。
基于这种超链分析的思想，Sergey Brin和Lawrence Page在1998年提出了PageRank算法[1] ，同年J. Kleinberg提出了HITS算法[5]，其它一些学者也相继提出了另外的链接分析算法，如SALSA，PHITS，Bayesian等算法。
这些算法有的已经在实际的系统中实现和使用，并且取得了良好的效果。
文章的第2部分按照时间顺序详细剖析了各种链接分析算法，对不同的算法进行了比较。
第3部分对这些算法做了评价和总结，指出了存在的问题和改进方向。
２．WEB超链分析算法２.１Google和PageRank算法搜索引擎Google最初是斯坦福大学的博士研究生Sergey Brin和Lawrence Page 实现的一个原型系统[2]，现在已经发展成为WWW上最好的搜索引擎之一。
Google的体系结构类似于传统的搜索引擎，它与传统的搜索引擎最大的不同处在于对网页进行了基于权威值的排序处理，使最重要的网页出现在结果的最前面。
Google通过PageRank元算法计算出网页的PageRank值，从而决定网页在结果集中的出现位置，PageRank值越高的网页，在结果中出现的位置越前。
２.１.１PageRank算法PageRank算法基于下面2个前提：前提1：一个网页被多次引用，则它可能是很重要的；一个网页虽然没有被多次引用，但是被重要的网页引用，则它也可能是很重要的；一个网页的重要性被平均的传递到它所引用的网页。
这种重要的网页称为权威（Authoritive）网页。
前提2：假定用户一开始随机的访问网页集合中的一个网页，以后跟随网页的向外链接向前浏览网页，不回退浏览，浏览下一个网页的概率就是被浏览网页的PageRank值。
简单PageRank算法描述如下：u是一个网页，是u指向的网页集合，是指向u的网页集合，是u指向外的链接数，显然=| | ，c是一个用于规范化的因子（Google通常取0.85），（这种表示法也适用于以后介绍的算法）则u的Rank 值计算如下：这就是算法的形式化描述，也可以用矩阵来描述此算法，设A为一个方阵，行和列对应网页集的网页。
如果网页i有指向网页j的一个链接，则，否则＝0。
设V是对应网页集的一个向量，有V=cAV，V为A的特征根为c的特征向量。
实际上，只需要求出最大特征根的特征向量，就是网页集对应的最终PageRank 值，这可以用迭代方法计算。
如果有2个相互指向的网页a，b,他们不指向其它任何网页，另外有某个网页c，指向a，b中的某一个，比如a，那么在迭代计算中，a，b的rank值不分布出去而不断的累计。
如下图：为了解决这个问题，Sergey Brin和Lawrence Page改进了算法，引入了衰退因子E(u)，E(U)是对应网页集的某一向量，对应rank的初始值，算法改进如下：其中，＝1，对应的矩阵形式为V‟=c(AV‟+E)。
另外还有一些特殊的链接，指向的网页没有向外的链接。
PageRank计算时，把这种链接首先除去，等计算完以后再加入，这对原来计算出的网页的rank值影响是很小的。
Pagerank算法除了对搜索结果进行排序外，还可以应用到其它方面，如估算网络流量，向后链接的预测器，为用户导航等[2]。
２.１.２算法的一些问题Google是结合文本的方法来实现PageRank算法的[2]，所以只返回包含查询项的网页，然后根据网页的rank值对搜索到的结果进行排序，把rank值最高的网页放置到最前面，但是如果最重要的网页不在结果网页集中，PageRank算法就无能为力了，比如在Google中查询search engines，像Google，Yahoo，Altivisa 等都是很重要的，但是Google返回的结果中这些网页并没有出现。
同样的查询例子也可以说明另外一个问题，Google，Yahoo是WWW上最受欢迎的网页，如果出现在查询项car的结果集中，一定会有很多网页指向它们，就会得到较高的rank值，事实上他们与car不太相关。
在PageRank算法的基础上，其它的研究者提出了改进的PageRank算法。
华盛顿大学计算机科学与工程系的Matthew Richardson和Pedro Dominggos提出了结合链接和内容信息的PageRank算法，去除了PageRank算法需要的前提2，增加考虑了用户从一个网页直接跳转到非直接相邻的但是内容相关的另外一个网页的情况[3]。
斯坦大学计算机科学系Taher Haveliwala提出了主题敏感（Topic-sensitive）PageRank算法[4]。
斯坦福大学计算机科学系Arvind Arasu等经过试验表明，PageRank算法计算效率还可以得到很大的提高[22]。
２.２HITS算法及其变种PageRank算法中对于向外链接的权值贡献是平均的，也就是不考虑不同链接的重要性。
而WEB的链接具有以下特征：1.有些链接具有注释性，也有些链接是起导航或广告作用。
有注释性的链接才用于权威判断。
2.基于商业或竞争因素考虑，很少有WEB网页指向其竞争领域的权威网页。
3.权威网页很少具有显式的描述，比如Google主页不会明确给出WEB搜索引擎之类的描述信息。
可见平均的分布权值不符合链接的实际情况[17]。
J. Kleinberg[5]提出的HITS 算法中引入了另外一种网页，称为Hub网页，Hub网页是提供指向权威网页链接集合的WEB网页，它本身可能并不重要，或者说没有几个网页指向它，但是Hub网页确提供了指向就某个主题而言最为重要的站点的链接集合，比一个课程主页上的推荐参考文献列表。
一般来说，好的Hub网页指向许多好的权威网页；好的权威网页是有许多好的Hub网页指向的WEB网页。
这种Hub与Authoritive 网页之间的相互加强关系，可用于权威网页的发现和WEB结构和资源的自动发现，这就是Hub/Authority方法的基本思想。
２.２.１HITS算法HITS（Hyperlink－Induced Topic Search）算法是利用Hub/Authority方法的搜索方法，算法如下：将查询q提交给传统的基于关键字匹配的搜索引擎．搜索引擎返回很多网页，从中取前n个网页作为根集(root set)，用S表示。
S满足如下3个条件：1．S中网页数量相对较小2．S中网页大多数是与查询q相关的网页3．S中网页包含较多的权威网页。
通过向S中加入被S引用的网页和引用S的网页将S扩展成一个更大的集合T．以T中的Hub网页为顶点集Vl，以权威网页为顶点集V2，Vl中的网页到V2中的网页的超链接为边集E，形成一个二分有向图SG＝(V1，V2，E)。
对V1中的任一个顶点v，用h(v)表示网页v的Hub值，对V2中的顶点u，用a(u)表示网页的Authority值。
开始时h(v)＝a(u)＝1，对u执行I操作修改它的a(u)，对v 执行O操作修改它的h(v)，然后规范化a（u），h（v），如此不断的重复计算下面的操作I，O，直到a（u），h（v）收敛。
（证明此算法收敛可见）I 操作：（1）O操作：（2）每次迭代后需要对a(u),h(v)进行规范化处理：式(1)反映了若一个网页由很多好的Hub指向，则其权威值会相应增加(即权威值增加为所有指向它的网页的现有Hub值之和)。
式(2)反映了若一个网页指向许多好的权威页，则Hub值也会相应增加(即Hub值增加为该网页链接的所有网页的权威值之和)。
和PageRank算法一样，可以用矩阵形式来描述算法，这里省略不写。
HITS算法输出一组具有较大Hub值的网页和具有较大权威值的网页。
２.２.２HITS的问题HITS算法有以下几个问题：1．实际应用中，由S生成T的时间开销是很昂贵的，需要下载和分析S中每个网页包含的所有链接，并且排除重复的链接。
一般T比S大很多，由T生成有向图也很耗时。
需要分别计算网页的A/H值，计算量比PageRank算法大。
2．有些时候，一主机A上的很多文档可能指向另外一台主机B上的某个文档，这就增加了A上文档的Hub值和B上文档的Authority，相反的情况也如此。
HITS 是假定某一文档的权威值是由不同的单个组织或者个人决定的，上述情况影响了A和B上文档的Hub和Authority值[7]。
3．网页中一些无关的链接影响A，H值的计算。
在制作网页的时候，有些开发工具会自动的在网页上加入一些链接，这些链接大多是与查询主题无关的。
同一个站点内的链接目的是为用户提供导航帮助，也与查询主题不甚无关，还有一些商业广告，赞助商和用于友情交换的链接，也会降低HITS算法的精度[8]。
4．HITS算法只计算主特征向量，也就是只能发现T集合中的主社区（Community），忽略了其它重要的社区[12]。
事实上，其它社区可能也非常重要。
5．HITS算法最大的弱点是处理不好主题漂移问题（topic drift）[7,8]，也就是紧密链接TKC（Tightly-Knit Community Effect）现象[8]。
如果在集合T中有少数与查询主题无关的网页，但是他们是紧密链接的，HITS算法的结果可能就是这些网页，因为HITS只能发现主社区，从而偏离了原来的查询主题。
下面讨论的SALSA算法中解决了TKC问题。
6．用HITS进行窄主题查询时，可能产生主题泛化问题[5,9]，即扩展以后引入了比原来主题更重要的新的主题，新的主题可能与原始查询无关。
泛化的原因是因为网页中包含不同主题的向外链接，而且新主题的链接具有更加的重要性。
２.２.３HITS的变种HITS算法遇到的问题，大多是因为HITS是纯粹的基于链接分析的算法，没有考虑文本内容，继J. Kleinberg提出HITS算法以后，很多研究者对HITS进行了改进，提出了许多HITS的变种算法，主要有：２.２.３.１Monika R. Henzinger和Krishna Bharat对HITS的改进对于上述提到的HITS遇到的第2个问题，Monika R. Henzinger和Krishna Bharat在[7]中进行了改进。