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针对现有直接优化NDCG的排序算法或基于虚梯度或基于结构化学习，其得到的模型均不够精确，提出一种新的排序算法．算法以多类SVM为框架，在此基础上设计了一个面向NDCG的目标函数．考虑到该函数的非光滑性，提出使用割平面算法进行求解，同时注意到已有割平面算法可能存在的“主问题”非单调递减，会降低算法的收敛速度，进而设计了一种高效的线性搜索算法对割平面的选择进行改进，确保了“主问题”的单调递减．基准数据集上的实验证明了所提算法的有效性．