摘要
有序学习作为机器学习领域的重要分支，近年来受到学者们广泛关注。
其在信息检索、推荐系统、风险评估等众多领域展现出巨大应用价值。
然而，实际应用场景中数据常存在噪声、异常值等问题，传统有序学习算法易受其影响，导致模型泛化性能下降。
因此，研究鲁棒的有序学习算法，提升模型在复杂环境下的稳定性和预测精度，具有重要的理论价值和现实意义。
本文首先介绍了有序学习的基本概念、经典算法以及常见评价指标，并分析了现有有序学习算法在鲁棒性方面的不足。
在此基础上，梳理了近年来鲁棒的有序学习算法研究进展，重点探讨了基于代价敏感学习、样本权重调整以及鲁棒损失函数等方法提升算法鲁棒性的研究思路。
此外，本文还分析了鲁棒的有序学习算法在不同领域的应用情况，并探讨了未来可能的研究方向。
关键词：有序学习；鲁棒性；代价敏感学习；样本权重调整；鲁棒损失函数
随着互联网技术的快速发展，信息过载问题日益严重。
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