1. 本选题研究的目的及意义

有序学习（ordinalregression）作为机器学习领域中重要的分类问题，其目标是对样本进行排序或评分，广泛应用于信息检索、推荐系统、社会科学等领域。

然而，现实应用中，数据往往存在噪声、异常值等问题，导致传统有序学习算法鲁棒性较差，预测性能下降。

因此，研究鲁棒的有序学习算法，提高模型在实际应用中的可靠性和泛化能力具有重要的理论意义和现实应用价值。

2. 本选题国内外研究状况综述

有序学习作为机器学习领域的重要分支，近年来受到越来越多的关注。

近年来，国内外学者在有序学习算法方面开展了大量研究，并取得了一系列重要成果。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将针对现有鲁棒有序学习算法的不足，研究噪声和异常值对模型性能的影响机制，提出一种或多种新型鲁棒有序学习算法，并通过理论分析和实验验证其有效性。

1. 主要内容

1.深入分析现有有序学习算法在面对噪声和异常值时的不足，研究噪声和异常值对模型性能的影响机制。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析和实验验证相结合的方法，并按照以下步骤逐步开展：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解有序学习、鲁棒学习等领域的最新研究进展，为本研究提供理论基础和方法参考。

2.算法设计阶段：分析现有鲁棒有序学习算法的不足，研究噪声和异常值对模型性能的影响机制，提出一种或多种新型鲁棒有序学习算法。

3.理论分析阶段：从理论上证明所提算法的鲁棒性和有效性，例如分析其误差界、收敛性等。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出一种或多种新型鲁棒有序学习算法，例如基于xxx的鲁棒损失函数、基于yyy的样本加权方法等，能够有效克服现有算法的不足。

2.从理论上证明所提算法的鲁棒性和有效性，为算法的应用提供理论保障。

3.在公开数据集和实际应用场景中进行实验评估，验证所提算法相较于现有算法的优越性，并分析实验结果，总结研究结论，为未来的研究提供参考。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 李航. 统计学习方法[m]. 北京: 清华大学出版社, 2012.

2. 周志华. 机器学习[m]. 北京: 清华大学出版社, 2016.

3. 刘建伟, 刘媛, 程玉虎. 基于排序支持向量机的软件缺陷预测[j]. 计算机学报, 2017, 40(11): 2461-2474.