搜索引擎技术是在当前各领域对计算资源和计算能力不断增长的形势下发展起来的,而基于链接分析的PageRank算法的研究更是其至关重要的一个环节,目的是对搜索的网页进行重要性排序,让更符合用户需求的网页在搜索结果中靠前。由于传统排序算法的局限性和客观性,使得对于特定领域搜索的索引不够完善,结果往往偏离用户的需求,很难满足多元化,个性化的搜索需求。而一个完善的索引系统应该对特定领域的搜索进行区分归类,在原有的排序技术上,针对具体的用户需求和资源特征来完善排序算法。探讨了搜索引擎及PageRank的基本概念,归纳了不同领域的索引的特征,分析了各种模型,建立一个综合性较高的索引机制。详细介绍了PageRank算法的原理,分析了现有链接分析算法的缺陷,在各种领域的搜索中存在的问题,并提出改进的策略。分别描述了针对特定领域搜索,在传统的PageRank算法上的改进模型。逐步坦诉了基于主题相关性,信息发布时间反馈性,页面主题分块机制的PageRank算法改进模型。提出了PageRank综合改进模型。通过与原有算法的比较分析,验证出此算法更具时效性,内容相关性。