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。这个算法的核心思想是，信任的传递。也就是说，如果一个网站被标记为可信，则从这个网站到其链接的网站的信任值也会增加。反之亦然，如果一个网站被标记为不可信，则到其链接的其他网站的信任值也会受到影响。TrustRank算法可以通过对Web图谱进行分析和可视化，帮助用户识别可信度高的网站和不受信任的网站，以保护用户的信息安全和网络安全。
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
Google Medic全面核心算法更新，发生在2018年8月，主要影响了医疗领域的搜索排名。这次更新主要是为了提高搜索质量，让高质量的内容更容易被发现，并降低非常规网站的排名。更新亦涵盖了其他领域。这次更新改变了以往的排序规则，增加了新的排名因素，比如网站的历史记录、用户反馈、技术优化等。这一次更新在网络营销行业产生了巨大的影响，许多网站的排名受到明显影响，但在更新后，优质的网站和内容获得了更多
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
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
