TrustRank是一种基于Web搜索的信息检索技术，用于挖掘有质量的网页，并将其置于搜索结果的顶部。它可以准确地将有质量的网页与搜索词相关联，从而过滤掉某些无关的链接，让有质量的网页出现在搜索结果中。 TrustRank算法通过跟踪搜索引擎向用户展示的链接的信誉来确定搜索结果的顺序。同时它会检测用户的反馈，比如点击量，浏览时间，以及用户评价，用于调整页面排列顺序。这样的话，用户就可以更加准确地获得质量更高的相关网页，从而提升搜索质量。
链接优化是指在链接分析中对链接进行优化，以提高网站在搜索引擎结果页面上的排名。以下是一些链接优化的建议： 1. 外部链接优化：通过增加外部链接指向网站来提高网站的权重和流量。需要注意的是，外部链接应该来自于高质量的网站，并且应该与网站内容有关。 2. 内部链接优化：在网站内部增加链接能够提高网站内部的链接深度和网页之间的关联性，从而增加搜索引擎对网站的信任度。 3. 关键词链接优化：通过在链
本文是谷歌创始人Sergey和Larry在斯坦福大学计算机系读博士时的一篇论文。发表于1997年。在网络中并没有完整的中文译本，现将原文和本人翻译的寥寥几句和网络收集的片段(网友xfygx和雷声大雨点大的无私贡献)整理和综合到一起，翻译时借助了translate.Google.com，因为是技术性的论文，文中有大量的合成的术语和较长的句子，有些进行了意译而非直译。作为Google辉煌的起始，这篇文
TrustRank算法是一个用于检测Web图谱（Web graphs）的可靠性和安全性的算法。它是由斯坦福大学的一组研究人员开发和发布的。TrustRank的思想是基于之前的 PageRank算法，但是与PageRank不同的是，TrustRank使用了人工干预的方式，将一些网站标记为可信、不可信或者中等可信度。然后，利用这些标记，计算每个网站的信任值，表示对这个网站的访问与使用是否安全和可靠。这
TrustRank算法是早年基于链接关系的排名算法。TrustRank可以翻译为“信任指数”。算法简介TrustRank算法TrustRank算法最初来自于2004年斯坦福大学和雅虎的一项联合研究，用来检测垃圾网站，并且于2006年申请专利。TrustRank算法发明人还发表了一份专门的PDF文件，说明TrustRank算法的应用。感兴趣的读者可以在下面这个网址下载PDF文件：TrustRank算
