本文介绍 PL-Rank-3 算法，该算法具有可比较于最佳排序算法的计算复杂度，并且可以在任何标准排序可行的情况下应用于学习排序领域。该算法能够通过无偏梯度估计提高优化时间，而不损失性能。

Apr, 2022

在学习排序（LTR）中，为了确保排名结果的后验公平性，提出了一种新的目标函数，通过性能约束来最大化预期相关性。该方法在 LTR 框架中构建了一个组内公平的 Plackett-Luce 模型，并展示了在三个真实数据集上的实验证明了其相比 LTR 基线模型在相关性方面具有更好的公平性和性能。

Aug, 2023

本论文提出了一种用于公平的黑盒优化的排列分布表示方法 PPG，称采用参考排列和成对反转概率构建排列参数，能够同时控制其他目标和优化公平度量，特别针对重复次数较少的查询效果良好。

Apr, 2022

本文提出一种基于预训练打分函数的合成模型 FairLTR-RC, 其利用分布无关风险控制框架提供对用户指定效用的有限样本保证，并通过加入阈值 PL 模型实现效用和公平性之间的有效权衡，在多个基准数据集上证明可以显著提高广泛使用的确定性 LTR 模型的公平性同时确保指定水平的效用。

Jun, 2023

本文提出了一种利用随机排序策略来进行公平学习及考虑排序项影响的通用 LTR 框架，并通过基于政策梯度方法的 Fair-PG-Rank 算法进行优化，可在保持曝光公平性的情况下优化各种效用指标。通过实验结果验证了此方法在个人和集体公平性方面的有效性。

Feb, 2019

本文提出了一种基于 Plackett-Luce（PL）模型和神经网络的排序深度预测算法，在零样本情况下对多个基准数据集进行了评估，相较于现有的排序和回归方法，表现出了更高的有效性。

Oct, 2020

本文提出了一种基于贝叶斯的 Plackett-Luce 混合模型用于分析部分排名数据中未被观测到的样本异质性。

Jan, 2015

采用基于选择建模的上下文重复选择（CRS）模型，结合多模态模型，提供了生成丰富的排名空间的工具，同时使用结构相关的尾部风险和期望风险界限，对该模型的最大似然估计提供了严格的理论保证，并且在多项式逻辑选择模型（MNL）和 Plackett-Luce（PL）排名模型的预期风险以及 PL 排名模型的尾部风险方面也提供了前所未有的紧密界限。该 CRS 模型在各种场景下明显优于现有的排名数据建模方法，包括比赛和排名投票。

Dec, 2023

本文提出了一种新的学习排序算法 Pareto Pairwise Ranking，该算法不仅在技术准确度方面表现出色，而且在公平性方面是目前 9 种现行算法中最公平的算法。

Dec, 2022

本文提出了一种能够同时解决学习算法固有的和训练数据中的算法和应用中置入偏见的公平性问题的排序方法，采用一类延迟策略梯度方法，即采用公平度量的代价函数，并针对所需的应用程序选择一类的 “平均公平度量” 选择公平度量，有效地使学习算法能够处理包含偏差和噪声的数据，并通过对算法进行实证研究证明其能够获得准确而公平的排序策略。

Nov, 2019