本文提出了一种适用于大型配置空间的偏好获取方法，利用集合最大间隔法生成多样化项目以询问用户。研究介绍了基于Choice Perceptron的算法，解决用户偏好学习问题，并提出了新颖的偏好学习方法和优化模型，显著提升了多准则排序的性能。