如何通过规范化算法或科学评分策略筛选多维度最优选项？

我想找这类问题的通用算法或方法（需要知道对应的名称/关键词方便检索）：我有一组有效选项，需要根据给定的优先级标准筛选出最优项。

以Atom feed条目里的多个<link>为例：

<entry>
  <title>Multiple Links</title>
  <link rel="self" type="text/plain" href="http://example.org/2003/12/13/atom03.txt"/>
  <link rel="alternate" type="text/html" href="http://example.org/2003/12/13/atom03.html"/>
  <link rel="alternate" type="application/json" href="http://example.org/2003/12/13/atom03.json"/>
</entry>

这种情况下很难直接确定该选哪个链接。

我的目标是找到可在浏览器中阅读文章的链接：根据规范，这类链接应标记为rel="alternate"；备选是条目源文件（比如生成feed的markdown文件），对应rel="self"。由于要在浏览器中阅读，优先选择type="text/html"，但浏览器可渲染的type="text/plain"等其他文本类型也可接受。

针对这个问题我已有可行解决方案：

defp pick_link(links) when is_list(links) do
  links
  |> Enum.sort_by(fn {_link, rel, type} -> score_rel(rel) + score_type(type) end, :desc)
  |> List.first()
end

defp score_rel("alternate"), do: 5
defp score_rel("self"), do: 2
defp score_rel(_rel), do: 0

defp score_type("text/html"), do: 3
defp score_type("text/" <> _rest), do: 1
defp score_type(_type), do: 0

我通过给更优特征赋予更高分数，将得分相加后排序，取最高分作为最优选项。

但这个方法存在问题：评分是孤立计算的，例如rel="self" type="text/html"的得分低于rel="alternate" type="application/json"，但前者其实更符合需求。我不确定怎么设置分数才能让特征组合的评分符合预期，而且特征数量越多，这个问题越复杂。

请问是否存在此类问题的规范化算法？或是更具数学合理性的评分赋值方式？

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lukas Knuth