传统的搜索引擎将网页和链接作为处理单位,对于用户的查询,按照网页与查询的重要程度排序返回给用户,但随着互联网中大量重复网页和作弊链接的存在,使得利用网页排序算法返回给用户的结果越来越无法满足用户的需求。站点作为互联网中更高抽象层次的组成单元,能够展现比网页更全面的信息和信息结构,而且针对站点的作弊行为会更加困难,所以站点排序技术已经成为搜索引擎中一项非常重要的技术。本课题对现有的SiteRank和AggregateRank两种站点排序算法进行研究与分析,总结两种算法的优缺点,针对AggregateRank算法的不足,提出了改进的AggregateRank算法。改进算法引入了语义信息相关性和站点更新频度的改进方法;其中,语义信息相关性通过向量空间模型计算链接文本与网页正文的相关度来调整链接权重;站点更新频度通过计算单位时间内的站点更新规模来调整站点的重要性,可以避免静态大规模站点的作弊行为。为了测试三种站点排序算法的性能和改进方法的效果,设计并实现了一个基于链接分析的站点排序系统,该系统提供了网页链接解析、站点链接解析的功能,建立了链接索引库和链接关系库,能够很好的支持以链接分析为基础的三个站点排序算法。最后,对三种站点排序算法的实验结果利用Kendall距离和Spearman距离进行评价。评价结果表明AggregateRank算法在性能上明显优于SiteRank算法,而改进的AggregateRank算法比AggregateRank算法在性能上提升了3%-10%,这也验证了改进方法的有效性。实现的站点排序系统已经应用于海天园平台中,并取得了很好的预期效果。