论文：最大似然成对排序易受协同扰动

Junyi Yao、Zihao Zheng、Jiayu Long 发表论文，研究最大似然（MLE）成对排序对数据扰动的敏感性，并提出自适应子集选择攻击（ASSA）。该方法把成对比较数据中的协同扰动建模为预算受限的子集选择问题，用于找出高影响扰动集。 论文称，在合成与真实偏好数据集上，基于 MLE 的排序表现出明显的状态依赖性敏感：较小但协同的扰动即可使输出排序发生显著变化。ASSA 与随机、贪心及随机化子集基线在重复试验中对比，用以刻画扰动所致排序偏移的幅度与变异性。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。