HITS算法（Hyperlink-Induced Topic Search）是一種用於網頁排名和搜尋的算法，由Jon Kleinberg在1997年提出。該算法通過分析網頁之間的超連結來評估網頁的重要性，具體分為兩個主要指標：
權威值（Authority）。衡量網頁內容質量的指標，一個頁面如果被多個其他頁面連結，那麼它的權威值較高。
樞紐值（Hub）。衡量網頁作為導航頁面的指標，一個頁面如果指向多個權威值高的頁面，那麼它的樞紐值較高。
HITS算法的基本原理是基於以下假設：
一個高質量的Authority頁面會被多個高質量的Hub頁面所指向。
一個高質量的Hub頁面會指向多個高質量的Authority頁面。
算法通過疊代計算每個頁面的Hub值和Authority值，直到這些值達到穩定狀態。在每次疊代中，一個頁面的Authority值由指向它的頁面的Hub值決定，而一個頁面的Hub值則由它指向的頁面的Authority值決定。這種互相依賴的關係使得HITS算法能夠更精確地評估網頁的重要性，尤其是在識別高質量內容方面。
HITS算法與PageRank算法類似，都是用於評估網頁重要性的算法，但它們在計算方法和側重點上有所不同。HITS算法更側重於通過分析網頁之間的連結關係來評估網頁的重要性，而PageRank則更側重於分析網頁被連結的頻率。