客户 - 代理配对的最佳ML算法是什么? [关闭]

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我需要建立一个ML模型,以找到能够最好地回答客户问题的最佳客户服务专家。

请以亚马逊为例。如果我给我的ML型号提问“英国Macbook的保修期是什么?” ,它应该找到能够最好地回答这个保修相关问题的最佳客户服务专家。

我有历史记录,可用于培训ML模型,客户服务专家已回答客户问题。每条记录包含客户问题,客户服务专家姓名,客户名称,客户提供给客户服务专家的NPS分数等

你可以通过建议我应该从哪个ML算法开始帮助我吗?这将是非常有帮助的。

答案

您的问题与推荐系统非常相似,您希望推荐合适的客户,该客户可以回答问题。

与电影/项目/新闻推荐系统非常相似。对于电影案例,我们有很长的电影列表,如何根据他的兴趣和历史向用户推荐最佳电影。

有很多方法可以解决这个问题,请注意您拥有的数据非常稀疏(客户代理矩阵,其中每个单元代表分数)。你可以使用SVD,这是一个使用它的example

有一些有用的资源firstsecond,你可以参考。

以上是关于客户 - 代理配对的最佳ML算法是什么? [关闭]的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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