随着互联网的飞速发展，作为网络信息查询最有效工具的搜索引擎越来越重要。理想的搜索引擎应该按照网页质量(page quality)把搜索结果推荐给用户，然而网页质量是一个难以操纵的概念，于是搜索引擎只能使用网页流行度(pagepopularity)的概念进行近似。然而，网页流行度需要一个成长过程，对于一个新页面，它的流行度是从无到有慢慢成长，经过一个累积过程，直到该页面成熟后其流行度才与自身质量趋于一致。这种成长过程随着搜索引擎使用的普及变得越来越漫长。互联网用户使用搜索引擎查询信息时，动辄就是成千上万的返回结果。由于用户通常只关注排名靠前的结果，这就加剧了对新页面的不公平：处于成长期的新页面由于Popularity不够高而排名靠后，于是得不到应有的关注；由于得不到应有的关注，进而使得其成长周期变得更长。 如果说搜索引擎使用Page popularity进行推荐排名对于成熟网页还算公平的话，那么对于新网页的处理则严重损害了搜索引擎信息推荐的公平性。为了解决这个问题，本文探讨对新页面进行某种程度的“补偿性推荐”，作为搜索引擎使用Page-popularity排名技术的补充。本文从观察研究新页面的出现特点、成长规律出发，对搜索引擎查询结果中新页面的推荐比例、被推荐页面的选择方案、返回结果的展示方法等问题进行了探讨，提出了一种依据新页面的相对排名进行概率推荐的方案。为了验证这种推荐方案的效果，我们参考商业搜索引擎的模式和Web页面的演变规律搭建了一个模拟搜索系统，在这个系统中实现了我们的推荐技术，并对各种情况下的用户使用情况进行了统计和分析。实验结果表明，我们的推荐方案不仅使新页面有更多机会被用户及时认知，有效促进了新页面的成长，同时也为用户提供了更多有价值的查询结果，提高了用户满意度。