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SALSA算法的初衷希望能夠結合PageRank和HITS算法兩者的主要特點，既可以利用HITS算法與查詢相關的特點，也可以採納PageRank的“隨機遊走模型”，這是SALSA算法提出的背景。由此可見，SALSA算法融合了PageRank和HITS算法的基本思想，從實際效果來說，很多實驗數據表明，SALSA的搜索效果也都優於前兩個算法，是目前效果最好的鏈接分析算法之一。
從整體計算流程來說，可以將SALSA劃分爲兩個大的階段：首先是確定計算對象集合的階段，這一階段與HITS算法基本相同；第二個階段是鏈接關係傳播過程，在這一階段則採納了“隨機遊走模型”。
1. 確定計算對象集合
PageRank的計算對象是互聯網所有網頁，SALSA算法與此不同，在本階段，其與HITS算法思路大致相同，也是先得到“擴充網頁集合”，之後將網頁關係轉換爲二分圖形式。
擴充網頁集合
SALSA算法在接收到用戶查詢請求後，利用現有搜索引擎或者檢索系統，獲得一批與用戶查詢在內容上高度相關的網頁，以此作爲“根集”。並在此基礎上，將與“根集”內網頁有直接鏈接關係的網頁納入，形成“擴充網頁集合”（參考圖6.4.3-1）。之後會在“擴充網頁集合”內根據一定鏈接分析方法獲得最終搜索結果排名。
轉換爲無向二分圖
在獲得了“擴充網頁集合”之後，SALSA根據集合內的網頁鏈接關係，將網頁集合轉換爲一個二分圖。即將網頁劃分到兩個子集合中，一個子集合是Hub集合，另外一個子集合是Authority集合。劃分網頁節點屬於哪個集合，則根據如下規則：
如果一個網頁包含出鏈，這些出鏈指向“擴充網頁集合”內其它節點，則這個網頁可被歸入Hub集合；
如果一個網頁包含“擴充網頁集合”內其它節點指向的入鏈，則可被歸入Authority集合。
由以上規則可以看出，如果某個網頁同時包含入鏈和出鏈，則可以同時歸入兩個集合。同時，Hub集合內網頁的出鏈組成了二分圖內的邊，根據以上法則，將“擴充網頁集合”轉換爲二分圖。
圖6-15和圖6-16給出了一個示例，說明了這個轉換過程。假設“擴充網頁集合”如圖6-15所示，由6個網頁構成，其鏈接關係如圖所示，同時爲便於說明，每個網頁給予一個唯一編號。圖6-16則是將圖6-15中的網頁集合轉換爲二分圖的結果。以網頁6爲例，因爲其有出鏈指向網頁節點3和網頁節點5，所以可以放入Hub集合，也因爲編號爲1、3、10的網頁節點有鏈接指向網頁節點6，所以也可以放入Authority集合中。網頁節點6的兩個出鏈保留，作爲二分圖的邊，
圖6-15 擴充網頁集合示例
但是這裏需要注意的是，在轉換爲二分圖後，原先的有向邊不再保留方向，轉換爲無向邊，而HITS算法仍然保留爲有向邊，這點與SALSA略有不同。
圖6-16 二分圖
到這一步驟爲止，除了SALSA將“擴充網頁集合”轉換爲無向二分圖，而HITS仍然是有向二分圖外，其它步驟和流程，SALSA算法與HITS算法完全相同，正因此，SALSA保證了是與用戶查詢相關的鏈接分析算法。
2. 鏈接關係傳播
在鏈接關係傳播階段，SALSA放棄了HITS算法的Hub節點和Authority節點相互增強的假設，轉而採納PageRank的“隨機遊走模型”。
鏈接關係傳播概念模型
如圖6-16所示，假設存在某個瀏覽者，從某個子集合中隨機選擇一個節點出發（爲方便說明，圖中所示爲從Hub子集的節點1出發，實際計算往往是從Authority子集出發），如果節點包含多條邊，則以相等概率隨機選擇一條邊，從Hub子集跳躍到Authority集合內節點，圖中所示爲由節點1轉移到節點3，之後從Authority子集再次跳回Hub子集，即由節點3跳到節點6。如此不斷在兩個子集之間轉移，形成了SALSA自身的鏈接關係傳播模式。
儘管看上去與PageRank的鏈接傳播模式不同，其實兩者是一樣的，關鍵點在於：其從某個節點跳躍到另外一個節點的時候，如果包含多個可供選擇的鏈接，則以等概率隨機選擇一條路徑，即在權值傳播過程中，權值是被所有鏈接平均分配的。而HITS算法不同，HITS算法屬於權值廣播模式，即將節點本身的權值完全傳播給有鏈接指向的節點，並不根據鏈接多少進行分配。
SALSA的上述權值傳播模型與HITS模型關注重點不同，HITS模型關注的是Hub和Authority之間的節點相互增強關係，而SALSA實際上關注的是Hub-Hub以及Authority-Authority之間的節點關係，而另外一個子集合節點只是充當中轉橋樑的作用。所以，上述權值傳播模型可以轉化爲兩個相似的子模型，即Hub節點關係圖和Authority節點關係圖。
Authority節點關係圖
圖6-17是由6-16的二分圖轉化成的“Authority節點關係圖”，“Hub節點關係圖”與此類似，兩者轉化過程是相似的，我們以“Authority節點關係圖”爲例來看如何從二分圖轉化爲節點關係圖。
圖6-17 Authority節點關係圖
這裏需要注意的是：Authority集合內從某個節點i轉移到另外一個節點j的概率，與從節點j轉移到節點i的概率是不同的，即非對稱的，所以轉換後的Authority節點關係圖是個有向圖，以此來表示其轉移概率之間的差異。
對於圖6-17這個“Authority節點關係圖”來說，圖中包含的節點就是二分圖中屬於Authority子集的節點，關鍵在於節點之間的邊如何建立以及節點之間轉移概率如何計算。
節點關係圖中邊的建立
之所以在“Authority節點圖”中，節點3有邊指向節點5，是因爲在二分圖中，由節點3通過Hub子集的節點6中轉，可以通達節點5，所以兩者之間有邊建立。
這裏需要注意的是：在二分圖中，對於Authority集合內某個節點來說，一定可以通過Hub子集的節點中轉後再次返回本身，所以一定包含一條指向自身的有向邊。節點1因爲只有中轉節點2使得其返回Authority子集中自身節點，所以只有指向自身的一條邊，和其它節點沒有邊聯繫，所以例子中的“Authority節點關係圖”由兩個連通子圖構成，一個只有節點1，另外一個連通子圖由剩餘幾個節點構成。
節點之間的轉移概率
至於爲何“Authority節點關係圖”中，節點3到節點5的轉移概率爲0.25，是因爲前面介紹過，SALSA的權值傳播模型遵循“隨機遊走模型”。在圖6-16的二分圖中，從節點3轉移到節點5的過程中，節點3有兩條邊可做選擇來跳轉到Hub子集，所以每條邊的選擇概率爲1/2，可以選擇其中一條邊到達節點6，同樣，從節點6跳回到Authority子集時，節點6也有兩條邊可選，選中每條邊的概率爲1/2。所以從節點3出發，經由節點6跳轉到節點5的概率爲兩條邊權值的乘積，即爲1/4。
對於指向自身的有向邊，其權重計算過程是類似的，我們仍然以節點3爲例，指向自身的有向邊代表從Authority子集中節點3出發，經由Hub子集的節點再次返回節點3的概率。從6-16的二分圖可以看出，完成這個過程有兩條路徑可走，一條是從節點3到節點1返回；另外一條是從節點3經由節點6後返回；每一條路徑的概率與上面所述計算方法一樣，因爲兩條路徑各自的概率爲0.25，所以節點3返回自身的概率爲兩條路徑概率之和，即爲0.5。圖中其它邊的轉移概率計算方式也是類此。
建立好“Authority節點關係圖”後，即可在圖上利用“隨機遊走模型”來計算每個節點的Authority權值。在實際計算過程中，SALSA將搜索結果排序問題進一步轉換爲求Authority節點矩陣的主秩問題，矩陣的主秩即爲每個節點的相應Authority得分，按照Authority得分由高到低排列，即可得到最終的搜索排序結果。
3. Authority權值計算
圖6-18 SALSA節點權值計算公式
經過數學推導，可以得出SALSA與求矩陣主秩等價的Authority權值計算公式。圖6-18示意圖表明瞭SALSA算法中某個網頁節點的Authority權值是如何計算的。如圖右上角公式所示，決定某個網頁i的Authority權值涉及到4個因子：
Authority子集中包含的節點總數|A|。其實這個因子對於Authority集合中任意節點來說都是相同的，所以對於最終的根據節點Authority權值進行排序沒有影響，只是起到保證權值得分在0到1之間，能夠以概率形式表示權值的作用；
網頁i所在連通圖中包含的節點個數|Aj|。網頁所在的連通圖包含的節點個數越多，則網頁的Authority權值越大；
網頁i所在連通圖中包含的入鏈總數|Ej|。網頁所在的連通圖包含的入鏈總數越少，則網頁的Authority權值越大；
網頁i的入鏈個數|Bi|。節點入鏈越多，則Authority權值越大，這個因子是唯一一個和節點本身屬性相關的。由此可見，SALSA權值計算和節點入鏈個數成正比。
之前圖6-17的“Authority節點關係圖”由兩個連通子圖組成，一個由唯一的節點1構成，另外一個由節點3、5、6三個節點構成，兩個連通子圖在圖6-18中也被分別圈出。
我們以節點3爲例，看其對應的四個計算因素取值：
Authority子集共包括4個節點；
節點3所在連通圖包含3個節點；
節點3所在連通圖共有6個入鏈；
節點3的入鏈個數爲2；
所以，節點3的Authority權值爲：（3/4）*(2/6)=0.25。其它節點權值的計算過程與此類似。SALSA根據節點的Authority權值由高到低排序輸出，即爲搜索結果。
由上述權值計算公式可以推論出：如果整個Authority子集所有節點形成一個完整的連通圖，那麼在計算authority權值過程中，對於任意兩個節點，4個因子中除了節點入鏈個數外，其它三個因子總是相同，即只有入鏈個數起作用，此時，SALSA算法退化爲根據節點入鏈個數決定排序順序的算法。
從SALSA計算Authority得分過程中可看出，SALSA算法不需像HITS算法一樣進行不斷迭代計算，所以從計算效率角度看要快於HITS算法。另外，SALSA算法解決了HITS算法的計算結果主題漂移的問題，所以搜索質量也優於HITS算法。SALSA算法是目前效果最好的鏈接算法之一。
參考文獻：
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