文本檢索的代選用經典的信息檢索模型，比方布爾模型、向量空間模型或許概率模型，來核算用戶查詢關鍵詞和網頁文本內容的相關程度。網頁之間有豐厚的鏈接聯系，而這代查找引擎并未運用這些信息。前期的許多查找引擎比方AltaVista、Excite等大都采納這種形式。

比較分類目錄，這種方法可以錄入大部分網頁，并可以依照網頁內容和用戶查詢的匹配程度進行排序?？墒钦w而言，查找成果質量不是很好。鏈接剖析的代，這代的查找引擎充分利用了網頁之間的鏈接聯系，并深化發掘和利用了網頁鏈接所代表的意義。

般而言，網頁鏈接代表了種引薦聯系，所以經過鏈接剖析可以在海量內容中找出重要的網頁。這種重要性本質上是對網頁盛行程度的種衡量，由于被引薦次數多的網頁其實代表了其具有盛行性。查找引擎經過結合網頁盛行性和內容相似性來改進查找質量。

Google首先提出并運用PageRank鏈接剖析技能，并大獲成功，這起引起了學術界和其他商業查找引擎的重視。后來學術界連續提出了許多改進的鏈接剖析算法。現在簡直切的商業查找引擎都采納了鏈接剖析技能。

選用鏈接剖析可以有用改進查找成果質量，可是這種查找引擎并未考慮用戶的個性化要求，所以只需輸入的查詢懇求相同，切用戶都會取得相同的查找成果。別的，許多網站具有者為了取得更高的查找排名，針對鏈接剖析算法提出了不少鏈接做弊計劃，這樣導致查找成果質量變差。

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