我需要构建一个机器学习模型来找到最适合回答客户问题的客户服务专家。
请以亚马逊为例。如果我向我的机器学习模型输入问题“英国Macbook的保修期是多少？”，它应该找到最适合回答此保修相关问题的客户服务专家。
我有历史记录，可以用来训练机器学习模型，其中包含客户服务专家回答客户问题的记录。每条记录包含客户问题、客户服务专家的姓名、客户姓名、客户对客户服务专家的NPS评分等信息。
请您建议我应该从哪些机器学习算法开始？这将非常有帮助。
回答：
您的问题与推荐系统非常相似，您希望推荐合适的客户来回答所提出的问题。
这与电影/商品/新闻推荐系统非常相似。对于电影的情况，我们有一长串电影，如何根据用户的兴趣和历史推荐最佳电影。
解决这个问题有许多方法，请注意您的数据将非常稀疏（客户代理矩阵，每个单元格代表分数）。您可以使用SVD，这里有一个示例说明如何使用它。
