Algorithm 基于用户偏好的排名

我正试图为下面的问题想出一个算法

有一组N个对象，每个对象有M个不同的变化。目标是根据不同用户的反馈，找出哪种变化对每个对象最好

最后，用户将被放置在一个类别中，以确定哪个类别更喜欢哪个变体

要求一个对象最多两个变体并排放置

这样做的问题是，如果M很大，那么可能的组合的数量会变得太大，用户可能会变得不感兴趣，并且可能会扭曲结果

Elo算法/分数可以在我知道用户选择顺序后使用，如本文所述

问题:

是否有一种算法可以减少呈现给用户的可能组合的数量，并且仍然获得正确的顺序

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示例：7种不同类型的水果。每种水果有5种不同的形状。用户根据自己喜欢的水果大小，对每种水果给出1-5的排名。这意味着对于每个水果，用户最多可以选择10种组合（因为大小不同，没有点表示为{1,1}）。如何减少“10个组合”

如果用户的首选项始终与总顺序一致，并且您可以更改比较以考虑到目前为止所做比较的结果，那么您只需要一个高效的排序算法。对于5个项目，您似乎至少需要7个比较-请参阅。你也可以看看

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一般来说，当你试图进行某种实验设计时，你经常会发现，进行随机比较，虽然不是最佳的，但离最佳答案并不太远。

我不太明白你所说的与总顺序一致的意思。你能解释一下吗？如果用户更喜欢A而不是B，B而不是C，C而不是A，那么一个聪明的排序算法可能会从前两个首选项中错误地推断出用户更喜欢A而不是C。这听起来很奇怪，但可能是因为很多原因——有趣的是，请参见。