一、简介

Anti-Trust Rank算法经过Trust Rank算法思想而设计出，由作弊的页面开始，向相反的方向传播反信任值（也就是作弊值），目的是检测垃圾页面，然后由搜索引擎过滤。Anti-Trust Rank算法准则大致等同于Trust Rank算法即好的页面很少指向垃圾页面。这个原则其实也暗示了一点，那就是指向垃圾页面的有很大的可能也是垃圾页面。Trust Rank算法从一组可信赖的页面开始，经过外链接将信任值进行传播。同样的，在Anti-Trust Rank算法中，从一组垃圾种子页面开始，通过内链接（即外链接指向这些垃圾页面的网页）反向传播传播反信任值。我们可以设置一个阀值如果页面的反信任值高于这个阀值，就可归类为作弊网页。

二、公式使用

对于Anti-Trust Rank算法来说，我们首先要做的是选取种子页面，注意与Trust Rank算法不同的是，Anti-Trust Rank算法选取的是作弊网页作为种子页面。

Anti-Trust Rank算法的计算公式为：

其中α为衰减因子取值一般为0.80或0.85，关系矩阵U的计算公式如下：
初始值A的公式为：
初始值d的公式为： 

三、算法示例

我们首先设计一个网站链接关系图，圆代表不同的网站或网页，圆之间的箭头代表网站之间的链接关系：

注意，此时的U与Trust Rank算法中的T是不同的，然后按照公式迭代，不断更新A的值。

下面解释下TrustRank算法

一、简介

搜索引擎在使用Page Rank算法计算网页排名的时候，非常依赖网络页面之间的链接关系，因此，链接的质量计算排名变得越来越重要。但是，有些网页采用作弊的行为来提升自己的排名，因此，一个良好的检测作弊网页的算法变得越来越重要。Google为了提高网站的检索质量，设计出了TrustRank算法来检测垃圾作弊网站。

Trust Rank算法基于了一个重要的观察的经验：好的页面很少指向坏的页面。这个概念是相当直观的，作弊页面是为了误导搜索引擎而被建立的，不能提供有效地信息。因此，人们创建可信赖的页面很少有原因指向作弊页面。

这个假设的发过来说是不成立的，即坏的页面很少指向好的页面，因为作弊网页为了提高网页的信任指数，通常会链接到许多的高质量的、权威的网站。

基于以上假设，挑选完全可以信赖的网站，将网站的TrustRank值设为最高，通过迭代运算将可信任值传播出去。也有一些可信赖的网站被欺骗链接到作弊网站，不过距离第一级网站越远信任值指数便会逐渐下降。这样通过TrustRank算法就可以对所有网站计算相应的信任值，信任孩子越高的网站可信赖信就越大。

二、公式实现

对于TrustRank算法来说，我们需要首先选取种子页面（即完全可以信赖的页面），然后在进行Trust Rank算法的计算。

TrustRank算法计算公式为：

其中α为衰减因子一般取值为0.80或0.85关系矩阵T的计算公式如下：

初始值r的公式为：

d的公式为：

三、算法示例

我们首先设计一个网站链接关系图，圆代表不同的网站或网页，圆之间的箭头代表网站之间的链接关系：

然后依据以上公式迭代20次每次更新r值。