我们通常在搜索或者推荐系统中所说的排序（Ranking）往往是针对单一文档进行建模。这样的模型好处自然是简单快捷，不足之处是现实中往往有众多的应用场景无法满足我们仅仅对单一文档进行建模。WSDM 2021中来自中科院的Liang Pang、犹他大学的Qingyan Ai以及人名大学的Jun Xu进行了关于如何对文档之间的关联信息进行建模从而能够对文档组进行打分的讲座“Beyond Probability Ranking Principle: Modeling the Dependencies among Documents”。（谷歌搜索讲座名字）讲座可以说是把复杂情况下的文档组打分文献进行了梳理，是很好的入门资料。