社会化搜索提倡依靠众人的智慧改善搜索结果，其主要途径是利用搜索引擎的注册会员所收藏的网页，以及寻找具有相同兴趣主题的会员来帮助用户更加准确地找到所需信息。本文提出了一种依据PageRank算法原理来计算会员与兴趣主题的相关度的人气度排序算法，用于对会员的重要性进行排序，向用户推荐高质量的会员。通过对小数量会员进行会员搜索实验，取得了较好的效果。