PageRank
基本思想：如果網頁T存在一個指向網頁A的連接，則表明T的所有者認為A比較重要，從而把T的一部分重要性得分賦予A。這個重要性得分值為：PR（T）/C(T)
其中PR（T）為T的PageRank值，C(T)為T的出鏈數，則A的PageRank值為一系列類似于T的頁面重要性得分值的累加。
PR（A）=（1-d）+d（PR（t1）/C（t1）+…+PR（tn）/C（tn））
A代表頁面A
PR（A）則代表頁面A的PR值
d為阻尼指數。通常認為d=0.85
t1…tn 代表鏈接向頁面A的頁面t1到tn
C代表頁面上的外鏈接數目。C（t1）即為頁面t1上的外鏈接數目
從計算公式可以看到，計算PR值必須使用迭代計算才能得到。
優點：是一個與查詢無關的靜態算法，所有網頁的PageRank值通過離線計算獲得；有效減少在線查詢時的計算量，極大降低了查詢響應時間。
不足：人們的查詢具有主題特征，PageRank忽略了主題相關性，導致結果的相關性和主題性降低；另外，PageRank有很嚴重的對新網頁的歧視。
Topic-Sensitive
（主題敏感的PageRank）
基本思想：針對PageRank對主題的忽略而提出。核心思想：通過離線計算出一個PageRank向量集合，該集合中的每一個向量與某一主題相關，即計算某個頁面關于不同主題的得分。主要分為兩個階段：主題相關的PageRank向量集合的計算和在線查詢時主題的確定。
優點：根據用戶的查詢請求和相關上下文判斷用戶查詢相關的主題（用戶的興趣）返回查詢結果準確性高。
不足：沒有利用主題的相關性來提高鏈接得分的準確性。
Hilltop
基本思想：與PageRank的不同之處：僅考慮專家頁面的鏈接。主要包括兩個步驟：專家頁面搜索和目標頁面排序。 優點：相關性強，結果準確。 不足：專家頁面的搜索和確定對算法起關鍵作用，專家頁面的質量決定了算法的準確性，而專家頁面的質量和公平性難以保證；忽略了大量非專家頁面的影響，不能反映整個Internet的民意；當沒有足夠的專家頁面存在時，返回空，所以Hilltop適合對于查詢排序進行求精。

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