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链接分析，源于对Web结构中超链接的多维分析。当前其应用主要体现在网络信息检索、网络计量学、数据挖掘、Web结构建模等方面。作为Google的核心技术之一，链接分析算法应用已经显现出巨人的商业价值。
1.反向链接数目.显然,数目越大,投票越多,对排名越有利.l反向链接页面本身的重要性.并不是所有链接都有相同的投票能力,高权重网页的链接对排名影响更大.质量比数目更重要.l反向链接增加的速度.增加速度过快,可能引起作弊嫌疑,或进进沙盒.
2.反向链接所在网站的内容主题.来自相关内容网站的链接对排名帮助更大.来自网络营销培训博客的链接对美食网站排名不会有什么影响.
3.反向链接所在页的内容是否相关.也不属于内容的相关性.网络营销培训博客里也可能有谈美食养颜的帖子,从这篇帖子来的链接对美食网站排名帮助更大一些.
4.反向链接的链接文字,也就是锚文字,是影响网页排名的重要因素之一.
5.反向链接锚文本前后邻近的文字.有时候链接文字没有什么意义,比如常见的点击这里,链接文字前后的文字可以帮助判定链接目标页的内容.这里所说的前后,指的是HTML代码中的间隔,而不一定是页面显示出来的视觉间隔.
6.链接在页面的位置.搜索引擎通过算法可以辨别导航、广告区、页面底部版权声明等区块.
7.外部链接所在的域名年龄.历史越长的域名越被信任,老域名的链接也更被信任.
8.反向链接所在页面内容是否曾经有变化?有什么样的变化?大部分资料性的网页不会随时变化内容.最多是增加更多资料.
9.外部链接是否有垃圾链接嫌疑?查看一些网站的外部链接,经常能发现尽大部分是来自论坛签名、博客评论,缺少页面正文或博客帖子里有意义的推荐链接,这尽对不是一个健康的链接构成.
10.链接点击率.在搜索引擎能监测用户行为时,链接的点击率也说明链接的重要性及投票能力.用户的观感更说明题目,用户点击越多,说明对用户帮助越大.
11.用户点击链接后在目标网站停留多长时间.同样也是通过用户行为方式判定网站质量,看到底是否对用户有用.
1.指向网站链接“Inlink”又叫“入链”指的是一个网络信息资源(包括网页、网站、域等)被其它网络信息资源链接的数量。网站的Inlink数目是评价网站影响力和价值的重要尺度。这是因为被广泛链接的网站往往被看作网上的信息源，具有较大的影响和较高的权威性。由于它在一定程度上反映了网站被重视和利用的程度，所以常被作为网站质量和影响力评价的重要指标。
2.指向外部的链接“Outlink”又叫“出链”指网站中指向自身以外的其他网络资源的链接的数量。对同一网络信息资源而言，Outlink与Inlink是方向相反的链接。0utlink将独立的系统联系起来，最终构成互联网这个庞大而复杂的体系。有研究者认为，0utlink可以在自动识别网络信息资源的功能、揭示网络信息资源的专业特征、反映网络信息资源的开放程度、测定核心网络信息资源、探索网络信息分布的空间结构等方面起到作用。
3.自链接“Self—link”指的是来源于网站内部指向自身的链接。自链的作用是将特定网络信息资源内部各独立的元素组织成具有层次和内在逻辑关系的整体。从链接的性质和作用来说，指向自身的链接一般属于结构性链接，并不能反映网站被利用的情况和影响力。因此，我们在研究中只考虑网站外部站点所链接的次数。
4.链接密度(LinkDensitv)是度量网站内链接出现频率的指标，单位为“bytes／1ink”。以网站中链接的绝对数作为评价网站的指标，容易因网站规模的差异而产生偏差，链接密度这个相对性指标则在一定程度上克服了这一问题。链接密度的值越大，表示网站中链接出现的频率越低，分布越稀疏；反之，值越小，表示网站中链接出现的频率越高，分布越密集。
5.网络影响因子(Webimpactfactor))。网络影响因子是指网络空间中所有指向某网站的链接总数除以该网站内的所有页面总数，网站网络影响因子的计算公式为：网络影响因子=(链人数+自链数)／网站的页面文件数。网络影响因子还可以分为外部网络影响因子(某个网站被其他网站所链接的网页数目除以该网站的所有网页数)和内部网络影响因子(某个网站被其自身所链接的网页数目除以该网站的所有网页数)。一般说来，网络影响因子的值越高则该网站的价值就越大。可以根据网络影响因子的大小并参考其它因素，选定某些网站为核心网站。其次网络影响因子对网络结构具有探索的功能。
除此之外，为了适应不同的评价的需要，这些指标还有一些变种，例如被链接网站数、页面平均链接数、扩散系数等等。所有的这些评价指标或者可以被直接测量，或者可以被间接地进行计算。