我想建立一个系统，从一组可以从 20 到 2000 件物品中挑选出最好的 10 件物品（前十名的排名并不重要）。在如何使用众包排序对一百万张图像进行排名时，有一篇关于进行实际排序的算法的优秀 stackoverflow 帖子 。我倾向于询问用户他们最喜欢两个项目之间的哪一个，然后使用TrueSkill算法。
我的问题是我正在使用 TrueSkill 之类的东西，决定向用户展示哪些项目对进行评分的最佳算法是什么？我将有有限的机会询问人们他们最喜欢哪些项目，因此重要的是，所提供的配对将为系统提供最有价值的信息来确定前 10 名。同样，我最感兴趣的是找到前 10 名，更不用说其余项目之间的排名，甚至前十名之间的排名。
这个问题非常类似于组织一场淘汰赛，其中球员的技能并不为人所知，而且球员的数量非常多（想想学校级别的网球比赛）。由于循环赛（ O(n^2) 比赛）非常昂贵，但简单的淘汰赛过于简单，通常的选择是采用 k-消除结构。从本质上讲，每个玩家（在您的上下文中是一个项目）在输掉 k 场比赛后都会被淘汰出局。看看双重淘汰结构：http ://en.wikipedia.org/wiki/Double-elimination_tournament 。
也许您可以对其进行充分修改以满足您的需求。
另一个众所周知的算法是用来计算围棋或国际象棋比赛中的排名。您可以查看同时计算此类配对和排名的MacMahon 算法。应该可以截断这个算法，这样它只会产生一组 10 个最好的项目。
您可以在Christian Gerlach 的论文中找到更多详细信息，他在其中描述了实际的优化算法（不幸的是，论文是德文的）。