一个网页的重要性分析的算法，是根据一个网页的入度(指向此网页的超链接)和出度(从此网页指向别的网页)来衡量网页的重要性。其最直观的意义是如果一个网页的重要性很高，则他所指向的网页的重要性也高。一个重要的网页被另一个网页所指，则表明指向它的网页重要性也会高。指向别的网页定义为Hub值,被指向定义为Authority值。
通常HITS算法是作用在一定范围的，比如一个以程序开发为主题网页，指向另一个以程序开发为主题的网页，则另一个网页的重要性就可能比较高，但是指向另一个购物类的网页则不一定。
在限定范围之后根据网页的出度和入度建立一个矩阵，通过矩阵的迭代运算和定义收敛的阈值不断对两个向量Authority和Hub值进行更新直至收敛。HITS算法也可推广至别的类似的排序系统。
HITS的变种
HITS算法遇到的问题，大多是因为HITS是纯粹的基于链接分析的算法，没有考虑文本内容，继J. Kleinberg提出HITS算法以后，很多研究者对HITS进行了改进，提出了许多HITS的变种算法，主要有：
Monika R. Henzinger和Krishna Bharat对HITS的改进
对于上述提到的HITS遇到的第2个问题，Monika R. Henzinger和Krishna Bharat在[7]中进行了改进。假定主机A上有k个网页指向主机B上的某个文档d，则A上的k个文档对B的Authority贡献值总共为1,每个文档贡献1/k，而不是HITS中的每个文档贡献1，总共贡献k。类似的，对于Hub值，假定主机A上某个文档t指向主机B上的m个文档，则B上m个文档对 t的Hub值总共贡献1，每个文档贡献1/m。
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锚文本文本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
Hub平均( Hub-Averaging-Kleinberg)算法
Allan Borodin等在[11]指出了一种现象，设有M+1个Hub网页，M+1个权威网页，前M个Hub指向第一个权威网页，第M+1个Hub网页指向了所有M+1个权威网页。显然根据HITS算法，第一个权威网页最重要，有最高的Authority值，这是我们希望的。但是，根据HITS，第M+1个 Hub网页有最高的Hub值，事实上，第M+1个Hub网页既指向了权威值很高的第一个权威网页，同时也指向了其它权威值不高的网页，它的Hub值不应该比前M个网页的Hub值高。因此，Allan Borodin修改了HITS的O操作：
O操作： ，n是(v,u)的个数
调整以后，仅指向权威值高的网页的Hub值比既指向权威值高又指向权威值低的网页的Hub值高，此算法称为Hub平均(Hub-Averaging-Kleinberg)算法。
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锚文本文本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，H3.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。
Hub平均( Hub-Averaging-Kleinberg)算法
Allan Borodin等在[11]指出了一种现象，设有M+1个Hub网页，M+1个权威网页，前M个Hub指向第一个权威网页，第M+1个Hub网页指向了所有M+1个权威网页。显然根据HITS算法，第一个权威网页最重要，有最高的Authority值，这是我们希望的。但是，根据HITS，第M+1个 Hub网页有最高的Hub值，事实上，第M+1个Hub网页既指向了权威值很高的第一个权威网页，同时也指向了其它权威值不高的网页，它的Hub值不应该比前M个网页的Hub值高。因此，Allan Borodin修改了HITS的O操作：
O操作： ，n是(v,u)的个数 调整以后，仅指向权威值高的网页的Hub值比既指向权威值高又指向权威值低的网页的Hub值高，此算法称为Hub平均(Hub-Averaging-Kleinberg)算法。
阈值(Threshhold—Kleinberg)算法
Allan Borodin等在[11]中同时提出了3种阈值控制的算法，分别是Hub阈值算法，Authority阈值算法，以及结合2者的全阈值算法。
计算网页p的Authority时候，不考虑指向它的所有网页Hub值对它的贡献，只考虑Hub值超过平均值的网页的贡献，这就是Hub阈值方法。
Authority阈值算法和Hub阈值方法类似，不考虑所有p指向的网页的Authority对p的Hub值贡献，只计算前K个权威网页对它Hub值的贡献，这是基于算法的目标是查找最重要的K个权威网页的前提。
同时使用Authority阈值算法和Hub阈值方法的算法，就是全阈值算法。
