Den ursprungliga PageRank algoritm för att förbättra rangordningen av sökning-query resultat beräknar en enda vektor, med hjälp av länkstrukturen på webben, för att fånga den relativa "vikten" av webbsidor, oberoende av någon särskild sökfråga. För att ge mer exakta sökresultat, föreslår vi att du beräknar en uppsättning PageRank vektorer, partisk med hjälp av en uppsättning representativa ämnen, för att fånga mer exakt begreppet betydelse med avseende på ett visst ämne. För vanliga sökord sökfrågor, beräknar vi ämneskänsliga PageRank poäng för sidor som uppfyller frågan genom att använda ämnet för frågan sökord. För sökningar som görs i sammanhang (t.ex. när sökfrågan utförs genom att markera ord på en webbsida), beräknar vi ämneskänsliga PageRank poäng med hjälp av ämnet i sammanhanget där frågan dök upp. Genom att använda linjära kombinationer av dessa (föruträknade) partiska PageRank vektorer för att generera kontextspecifika viktiga poäng för sidor vid frågestunden, visar vi att vi kan generera mer exakta rankingar än med en enda, generisk PageRank vektor. Vi beskriver tekniker för att effektivt implementera ett storskaligt söksystem baserat på det ämneskänsliga PageRank-systemet.
En annan utveckling av PageRank är den ämneskänsliga PageRank algoritm REF, som dessutom överväger ämnen.
Topic-sensitive PageRank: a context-sensitive ranking algorithm for Web search
{'venue': 'IEEE Trans. Knowl. Data Eng.', 'journal': 'IEEE Trans. Knowl. Data Eng.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}