我对AI、机器学习、推荐引擎和数据挖掘领域还不熟悉，但我想找到一种进入这个领域的方法。

我正在开发一个会议室预订应用程序，该程序将根据计算出的最合适的时间和地点向员工推荐会议室。推荐基于员工在提交搜索前输入的标准。这些标准可以包括会议参与者（可能位于不同地点和时区）、房间容量（基于参与者人数）以及所需设备类型。

推荐引擎将考虑时区和地点，并根据员工是否在不同的建筑物/地理区域，推荐一个或多个会议室。

有没有人能推荐一些推荐引擎、机器学习或AI技术来解决这个问题？我对这个领域还不熟悉，所以任何建议都非常受欢迎。

回答：

这看起来更像是一个优化问题。你有一些硬性约束和一些偏好。可以看看线性规划。另外，谷歌一下基于约束的调度，有几个教程可以参考。

需要注意的是：这通常是一个NP难问题，所以除非你是为少量参与者解决这个问题，否则你需要使用一些启发式方法和近似方法。如果你想稍微深入一些，现在有一个关于优化的Coursera课程正在进行中。