本文主要讨论网页排序相关算法,重点讨论了链接分析技术。首先,介绍了网页排序的基本原理,对几种较为常用的网页排序技术进行了对比分析;着重剖析了两种典型的链接分析算法:PageRank和HITS,分析了它们各自的优劣。PageRank算法主要缺陷是将PageRank值在所有的出链接上进行平均分配,没有很好地考虑语义信息,很容易受到无关链接的影响,产生主题漂移。本文设计了一个简单的计算模型改进PageRank算法,该计算模型在PageRank算法平均分配的基础之上,考虑了链接相似度信息,并利用朴素贝叶斯模型对链接相似度信息进行评估。由于考虑了出链接与目标网页相似度信息,使得那些没有价值的页面(广告页面)被分得较少的PageRank值,提升了真正有价值的页面所分得的PageRank值。最后,本文应用上述模型实现了一个模拟的搜索引擎。该模拟系统包含了搜索引擎的几乎全部功能,并在互联网真实环境下请一些用户进行实际测试,对上述算法进行验证。小范围用户测试结果表明:融入了链接相似度信息之后,提升了搜索结果的用户满意度。