ARC算法
   IBM Almaden研究中心的Clever工程组提出了ARC(Automatic Resource Compilation)算法,对原始的HITS做了改进,赋予网页集对应的连结矩阵初值时结合了链接的锚(anchor)文本,适应了不同的链接具有不同的权值的情况。
   ARC算法与HITS的不同主要有以下3点:
1.由根集S扩展为T时,HITS只扩展与根集中网页链接路径长度为1的网页,也就是只扩展直接与S相邻的网页,而ARC中把扩展的链接长度增加到2,扩展后的网页集称为增集(Augment Set)。
2.HITS算法中,每个链接对应的矩阵值设为1,实际上每个链接的重要性是不同的,ARC算法考虑了链接周围的文本来确定链接的重要性。考虑链接p->q,p中有若干链接标记,文本1<a href=”q”>锚文本</a>文本2,设查询项t在文本1,锚文本,文本2,出现的次数为n(t),则w(p,q)=1+n(t)。文本1和文本2的长度经过试验设为50字节[10]。构造矩阵W,如果有网页i->j ,Wi,j=w(i,j),否则Wi,j=0,H值设为1,Z为W的转置矩阵,迭代执行下面3个的操作:
(1)A=WH (2)H=ZA (3)规范化A,H

3.ARC算法的目标是找到前15个最重要的网页,只需要A/H的前15个值相对大小保持稳定即可,不需要A/H整个收敛,这样2中迭代次数很小就能满足,[10]中指出迭代5次就可以,所以ARC算法有很高的计算效率,开销主要是在扩展根集上。