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。
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
8月22号，美国专利局刚刚批准了一份有关Google排名算法的专利，标题是”搜索结果排名中引入支持性编辑意见的系统和方法(System and method for supporting editorial opinion in the ranking of search results)”。简单的说，这个专利提出了用人工编辑修正搜索结果的方法，大致程序是:把搜索词按不同的话题分组，分组方法有可能
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
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