２.１.２ 算法的一些问题
Google是结合文本的方法来实现PageRank算法的[2]，所以只返回包含查询项的网页，然后根据网页的rank值对搜索到的结果进行排序，把rank值最高的网页放置到最前面，但是如果最重要的网页不在结果网页集中，PageRank算法就无能为力了，比如在 Google中查询search engines，像Google，Yahoo，Altivisa等都是很重要的，但是Google返回的结果中这些网页并没有出现。
同样的查询例子也可以说明另外一个问题，Google，Yahoo是WWW上最受欢迎的网页，如果出现在查询项car的结果集中，一定会有很多网页指向它们，就会得到较高的rank值， 事实上他们与car不太相关。
在PageRank算法的基础上，其它的研究者提出了改进的PageRank算法。华盛顿大学计算机科学与工程系的Matthew Richardson和Pedro Dominggos提出了结合链接和内容信息的PageRank算法，去除了PageRank算法需要的前提2，增加考虑了用户从一个网页直接跳转到非直接相邻的但是内容相关的另外一个网页的情况[3]。斯坦大学计算机科学系Taher Haveliwala提出了主题敏感（Topic-sensitive）PageRank算法[4]。斯坦福大学计算机科学系Arvind Arasu等经过试验表明，PageRank算法计算效率还可以得到很大的提高[22]。
２.２ HITS算法及其变种
PageRank算法中对于向外链接的权值贡献是平均的，也就是不考虑不同链接的重要性。而WEB的链接具有以下特征：
1.有些链接具有注释性，也有些链接是起导航或广告作用。有注释性的链接才用于权威判断。
2.基于商业或竞争因素考虑，很少有WEB网页指向其竞争领域的权威网页。
3.权威网页很少具有显式的描述，比如Google主页不会明确给出WEB搜索引擎之类的描述信息。
可见平均的分布权值不符合链接的实际情况[17]。J. Kleinberg[5]提出的HITS算法中引入了另外一种网页，称为Hub网页，Hub网页是提供指向权威网页链接集合的WEB网页，它本身可能并不重要，或者说没有几个网页指向它，但是Hub网页确提供了指向就某个主题而言最为重要的站点的链接集合，比一个课程主页上的推荐参考文献列表。一般来说，好的Hub网页指向许多好的权威网页；好的权威网页是有许多好的Hub网页指向的WEB网页。这种Hub与Authoritive网页之间的相互加强关系，可用于权威网页的发现和WEB结构和资源的自动发现，这就是Hub/Authority方法的基本思想。