网络技术的发展使得人们通过互联网来寻求知识、解决疑问变得越来越普遍,因此QA论坛、社区随之大量出现。人们在得到答案的同时,也对得到最佳答案的便易性提出了更高的要求。如果能对QA论坛、社区中问题的若干个答案以排序的方式展现给用户,不仅能极大的提高用户的使用体验,也能极大的促进QA论坛、社区的进一步发展。目前利用监督学习的方法构造排序模型是信息检索领域中对排序方法研究的热点。基于人工标注的数据,排序学习算法构造出排序模型并且将其用于预测新的未标注的数据。排序支持向量机时基于监督学习的排序算法中的代表,其将排序问题转换为在有序对空间上的分类问题,然后用支持向量机(Support Vector Machines, SVM)模型求解。在QA问题应用中,我们可以发现位于序列顶部的答案比序列中间或者尾部的答案更重要,更受用户关注。因此,在基于有序对的排序支持向量机算法中,与序列顶部相关的答案对会对排序性能产生更大的影响,但是传统的排序支持向量机并没有考虑这些因素。在本文的研究中,我们把代价敏感考虑进排序支持向量机中,对传统排序支持向量机做出相应的改进,在此基础上提出了代价敏感排序学习算法和基于位置的代价敏感的排序学习算法。实验结果表明,与排序支持向量机相比,代价敏感排序学习算法和基于位置的代价敏感的排序学习算法更适合应用于QA问题。