Trustrank（信任度算法）是一种链接分析算法，旨在评估网页的可信度和权威性。它是由斯坦福大学的一组研究人员提出的，包括Hector Garcia-Molina和Andrei Broder等人。Trustrank算法基于网页之间的链接关系和可信的种子集（seed set）来确定网页的信任度。

　　Trustrank算法的计算过程如下：

　　创建种子集：选择一小部分被认为具有高信任度和可信度的网页作为种子集。这些网页可以是人工选择的，也可以是根据特定的准则自动选择的。

　　传播信任度：从种子集中的网页开始，通过迭代传播信任度。初始时，种子集中的网页被赋予较高的信任度值。

　　a. 传播向外链接：种子集中的网页将其信任度值分配给链接到它们的其他网页。这些链接的传递信任度值取决于种子集网页的初始信任度值。

　　b. 传播向内链接：与传统的PageRank算法不同，Trustrank还传播向内链接。对于指向种子集网页的链接，种子集网页会分配一部分信任度值给指向它们的网页。

　　c. 迭代传播：重复以上两个步骤，直到信任度的传递收敛，达到稳定状态。

　　计算网页的Trustrank值：根据迭代传播的结果，计算每个网页的Trustrank值。Trustrank值表示网页的信任度和可信度，较高的Trustrank值表示网页更具权威性和可信度。

　　Trustrank算法通过使用种子集中网页的信任度来传播信任度值，并通过迭代计算来评估整个网页图的信任度。这种算法的核心思想是，信任度通过网页之间的链接传递，并且具有较高信任度值的网页会传播其信任度给其他相关网页。

　　需要注意的是，Trustrank算法是一种链接分析算法的代表，不同的搜索引擎公司可能采用不同的链接分析算法，并在算法细节和权重分配上有所不同。此外，搜索引擎的算法也会随着时间的推移而演化和改进，以适应不断变化的网络环境和用户需求。因此，具体的链接分析算法可能有所差异，并且可能随着时间的推移而发生变化。

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