Лучший алгоритм подбора игроков для ранжирования на основе краудсорсинга?

Я хотел бы создать систему, которая собирает 10 лучших элементов из набора, который может варьироваться от 20 до 2000 элементов (рейтинг в первой десятке не важен). Есть отличная публикация stackoverflow об алгоритмах для выполнения фактической сортировки на Как ранжировать миллион изображений с помощью краудсорсинговой сортировки . Я склоняюсь к тому, чтобы спрашивать пользователей, что им больше всего нравится из двух элементов, а затем использовать алгоритм TrueSkill .

У меня вопрос: я использую что-то вроде TrueSkill. Каков наилучший алгоритм определения пар элементов, которые нужно показать пользователю для оценки? У меня будет ограниченное количество возможностей спросить людей, какие предметы им нравятся больше всего, поэтому важно, чтобы представленные пары давали системе наиболее ценную информацию для определения первой десятки. Опять же, меня больше всего интересует поиск первой десятки, меньше, чем то, как остальные элементы ранжируются между собой или даже как занимают первые десять мест между собой.