本文针对传统TrustRank算法在大规模网络应用中的效率问题，提出改进的信任分割方法，并探讨其并行化实现。通过优化信任传播过程，提高计算效率和准确性。研究设计了适用于分布式环境的并行框架，有效提升算法处理能力，为大规模网页排名提供了新思路。
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