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。
前些天读了一本《选举的困境》，其中有一章，从美国的选举制度说起，介绍美国选举制度的不足，然后针对其不足，提出种种改善，然而每种改善都有其各自的问题，其中的变化很有趣。先说美国选举制度，美国的总统选举是一种“赢者通吃”的方式，每个州根据其人口多少，有几十或几百的“州票”，州里的人对总统候选人进行选举，在某个州获得票最多的那个候选人，获得这个州所有的“州票”，然后统计所有候选人的“州票”多少，获得最多
PageRank（PR）里的page不是指网页，而是指Google创始人拉里?佩奇（Larry Page），是他在2001年申请的专利中以自己名字命名的，Google的PageRank根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量来衡量网站的价值。TrustRank（信任指数）是2006年雅虎申请的一项专利，Trust Rank是用来检测垃圾网站的，但现在的搜索引擎排名算法中，常常影响大部分网站的整体排
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
