怎么理解基于业务场景设计的挖掘效率？
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现有主动学习方法要么一次挖掘到一个样本，要么一次挖掘到一个batch的样本。 凑齐例如500w样本的数据要多少轮周期呢？资源有限，算出来了也不可能实现。
业务场景需要我们的主动学习算法一次性挖掘回数万或数十万样本，和主流paper中的主动学习有所区别。并且我们已经有了许多已打标数据，故业务场景需要算法能够：
充分利用信息。 一次挖掘回数万或数十万样本，加入训练集，尽量减少训练迭代周期。 因此，类似QUIRE[5]之类不支持batch选取样本的方法直接pass掉。我们基于支持batch挑选样本的方法，调整挖掘数据量，提高了挖掘效率。
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