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在排序学习中引入特征选择可以提高学习的效率和准确率。出于对选择速度的考虑，当前的研究主要从特征选择的角度出发，根据特征对排序的作用和特征之间的相似性选择对排序区分度最大的特征集合。由于特征大都是人工归纳的，因此特征和特征之间难免存在重叠和冗余。为了减少特征之间的冗余，从特征生成的角度出发，对现有特征进行矩阵分解，从而生成新的特征集。考虑到使用奇异值分解（Singular Value Decomposition SVD）等方法进行矩阵分解时不能综合考虑排序结果对特征的影响，基于特征矩阵对排序的效果、特征矩阵