根據目前瞭解的跡象表明，RankSVM應該是T。T. Joachims. Optimizing search engines using clickthrough data. In KDD ’02:ACMSIGKDD.提出來的。後來O. Chapelle and S. Keerthi. Efficient algorithms for ranking with svms. Information Retrieval, 18, 2010. 提出primal SVM（PRSVM）,提高了運算效率，應用在document retrieval 中。Bryan et al.BMVC2013 提出Ensemble RankSVM解決memory consumption問題，並應用於Person re-identification.
下面重點總結一下將RankSVM應用於Personre-identification問題。
在傳統svm中是找到分類超平面使正負例的分類間隔最大化，在ranking問題中不存在絕對的正負例，而是要使得正確匹配的得分x_{s}^{+}大於錯誤匹配的得分x_{s}^{-}，即（x_{s}^{+}-x_{s}^{-}）>0,並且使得（x_{s}^{+}-x_{s}^{-}）最大化。
定義查詢樣本x對於樣本xi匹配的得分x_{s}: x_{s}=w^{T}|x-x_{i}| ; |x-x_{i}|表示每一維特徵都對於相減，得到差值向量。
在識別階段就是利用此公式將目標樣本進行排序。
現在講怎樣通過訓練得到w^{T}，訓練集X={（xi，yi）}，i=1,2，……m；xi爲特徵向量，yi爲+1或者-1。對於每一個訓練樣本xi，X中與xi匹配的正例樣本構成集合d_{i}^{+}=\left \{x_{i,1}^{+},x_{i,2}^{+}...x_{i,m^{+}}^{+}{} \right \}；
X中與xi匹不配的負例樣本構成集合d_{i}^{-}=\left \{x_{i,1}^{-},x_{i,2}^{-}...x_{i,m^{-}}^{-}{} \right \}；m^{+},m^{-}分別爲正負樣本數量，存在關係m^{+}+m^{-}+1=m。
歸納起來，就是對訓練樣本集中每個樣本xi，都存在若干正負例的score pairwise，把訓練集中所有score pairwise的集合用P表示，即P={（x_{s}^{+},x_{s}^{-}）},作爲訓練階段的輸入;
以上前提下的RankSVM就可得到如下形式：
MAX w^{T}(x_{s}^{+}-x_{s}^{-});
s.t. w^{T}(x_{s}^{+}-x_{s}^{-})>0
即：min \frac{1}{2}\left \| w \right \|^{2}+C\sum_{s=1}^{\left | P \right |}\xi _{s}
s.t. w^{T}(x_{s}^{+}-x_{s}^{-})\geq 1-\xi _{s}。
以上就是RankSVM的基本思想，實際中由於訓練集的正負裏數量都比較大時，會存在計算複雜度的問題。chapelle et al.2010提出無約束模型的PRSVM提高了計算效率：
w=\underset{w}{argmin}\frac{1}{2}\left \| w \right \|^{2}+C\sum_{s=1}^{\left | P \right |}\iota (0,1-w^{T}(x_{s}^{+}-x_{s}^{-})；
Prosser et al. 2011在此基礎上提出了 ensemble RankSVM,利用Boosting思想，將樣本集分成若干子集，分別訓練若類器weak RankSVMs: w_{i},通過學習不同weak RankSVMs的權值\alpha_{i},組合成最優RankSVM：
w_{opt}=\sum_{i}^{N}\alpha _{i}.w_{i}
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