２.２.２HITS的问题
HITS算法有以下几个问题：
1．实际应用中，由S生成T的时间开销是很昂贵的，需要下载和分析S中每个网页包含的所有链接，并且排除重复的链接。一般T比S大很多，由T生成有向图也很耗时。需要分别计算网页的A/H值，计算量比PageRank算法大。
2．有些时候，一主机A上的很多文档可能指向另外一台主机B上的某个文档，这就增加了A上文档的Hub值和B上文档的Authority，相反的情况也如此。HITS是假定某一文档的权威值是由不同的单个组织或者个人决定的，上述情况影响了A和B上文档的Hub和Authority值[7]。
3．网页中一些无关的链接影响A，H值的计算。在制作网页的时候，有些开发工具会自动的在网页上加入一些链接，这些链接大多是与查询主题无关的。同一个站点内的链接目的是为用户提供导航帮助，也与查询主题不甚无关，还有一些商业广告，赞助商和用于友情交换的链接，也会降低HITS算法的精度[8]。
4．HITS算法只计算主特征向量，也就是只能发现T集合中的主社区（Community），忽略了其它重要的社区[12]。事实上，其它社区可能也非常重要。
5．HITS算法最大的弱点是处理不好主题漂移问题（topicdrift）[7,8]，也就是紧密链接TKC（Tightly-KnitCommunityEffect）现象[8]。如果在集合T中有少数与查询主题无关的网页，但是他们是紧密链接的，HITS算法的结果可能就是这些网页，因为HITS只能发现主社区，从而偏离了原来的查询主题。下面讨论的SALSA算法中解决了TKC问题。
6．用HITS进行窄主题查询时，可能产生主题泛化问题[5,9]，即扩展以后引入了比原来主题更重要的新的主题，新的主题可能与原始查询无关。泛化的原因是因为网页中包含不同主题的向外链接，而且新主题的链接具有更加的重要性。
２.２.３HITS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：
２.２.３.１MonikaR.Henzinger和KrishnaBharat对HITS的改进
对于上述提到的HITS遇到的第2个问题，MonikaR.Henzinger和KrishnaBharat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。I，O操作改为如下
I操作：
O操作：
调整后的算法有效的解决了问题2，称之为imp算法。
在这基础上，MonikaR.Henzinger和KrishnaBharat还引入了传统信息检索的内容分析技术来解决4和5，实际上也同时解决了问题3。具体方法如下，提取根集S中的每个文档的前1000个词语，串连起来作为查询主题Q，文档Dj和主题Q的相似度按如下公式计算：
，，＝项i在查询Q中的出现次数，
＝项i在文档Dj中的出现次数，IDFi是WWW上包含项i的文档数目的估计值。
在S扩展到T后，计算每个文档的主题相似度，根据不同的阈值（threshold）进行刷选，可以选择所有文档相似度的中值，根集文档相似度的中值，最大文档相似度的分数，如1/10，作为
