TrustRank算法最初来自于2004年斯坦福大学和雅虎的一项联合研究，用来检测垃圾网站，并且于2006年申请专利.TrustRank算法发明人还发表了一份专门的 PDF文件，说明TrustRank算法的应用，感兴趣的读者时以在下面这个网址下载PDF文件:
//www.vldb.org/conf/2004/RS15P3.PDF，
TrustRank算法并不是由Google提出的，不过由于Google所占市场份额最大，而且TrustRank在 Google 排名中也是一个非常重要的因素，所以有些人误以为 TrustRank 是Google 提出的。更让人糊涂的是，Google 曾经把 TrustRank 申请为商标，但是 TrustRank商标中的TrustRank指的是 Google检测含有恶意代码网站的方法，而不是指排名算法中的信任指数。
TrustRank 算法基于一个基本假设: 好的网站很少会链接到坏的网站，反之则不成立，也就是说，坏的网站很少链接到好网站这句话并不成立。正相反，很多垃圾网站会链接到高权威、高信任指数的网站，试图提高自己的信任指数。
基于这个假设，如果能挑选出可以百分之百信任的网站，这些网站的 TrustRank 评为最高，这些TrustRank 最高的网站所链接到的网站信任指数稍微降低，但也会很高。与此类似，第二层被信任的网站链接出去的第三层网站，信任度继续下降，由于种种原因，好的网站也不可避免地会链接到一些垃圾网站，不过离第一层网站点击距离越近，所传递的信任指数越高，离第一级网站点击距离就越远，信任指数将依次下降。这样，通过TrustRank算法，就能给所有网站计算出相应的信任指数，离第一层网站越远，成为垃圾网站的可能性就越大。
计算 TrustRank 值首先要选择一批种子网站，然后人工查看网站，设定一个初始TrustRank 值。挑选种子网站有两种方式，一种是选择导出链接最多的网站，因为 TrustRank算法就是计算指数随着导出链接的衰减。导出链接多的网站，在某种意义上可以理解为 "逆向 PR值” 比较高
另一种挑选种子网站的方法是选PR值高的网站，因为 PR 值越高，在搜索结果页面出现的概率就越大。这些网站才正是TrustRank算法最关注的、需要调整排名的网站。那些PR值很低的页面，在没有TrustRank算法时排名也很靠后，计算TrustRank意义就不大了。
根据测算，挑选出两百个左右网站作为种子，就可以比较精确地计算出所有网站的TrustRank值。
计算TrustRank 随链接关系减少的公式有两种方式，一种是随链接次数衰减，也就是说如果第一层页面TrustRank指数是100，第二层页面衰减为 90，第三层衰减为80，第三种计算方法是按导出链接数目分配 TrustRank 值，也就是说，如果一个页面的 TrustRank值是 100，页面上有 5 个导出链接，每个链接将传递 2090的 TrustRank 值。衰减和分配这两种计算方法通常综合使用，整体效果都是随着链接层次的增加，TrustRank值逐步降低。得出网站和页面的 TrustRank 值后，可以通过两种方式影响排名。一种是把传统排名算法挑选出的多个页面，根据 TrustRank 值比较，重新做排名调整。另一种是设定一个最低的 TrustRank 值门槛，只有超过这个门槛的页面，才被认为有足够的质量进入排名，低于门槛的页面将被认为是垃圾页面，从搜索结果中过滤出去。
虽然 TrustRank 算法最初是作为检测垃圾的方法，但在现在芜湖网站建设的搜索引擎排名算法中TrustRank概念使用更为广泛，常常影响大部分网站的整体排名，TrustRank算法最初针对的是页面级别，现在搜索引擎算法中，TrustRank 值也通常表现在域名级别，整个域名的信任指数越高，整体排名能力越强。
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