我不确定是否可以通过提及公司名称来发布这个问题，对此我非常尊重和钦佩。但是，我认为更广泛的曝光可能有助于团队更快地解决这个问题和类似问题，并提高他们网站的机器学习 (ML)引擎的质量。

亚马逊的图书类别分类（我经常访问该分类）中出现了太多非常微不足道的错误分类错误，从而暴露了这个问题。在下面的示例中，这种行为的根本原因非常清楚，但在其他情况下，原因可能会有所不同。我很好奇错误分类的其他潜在原因以及避免此类问题的策略/方法是什么。事不宜迟，这就是问题在现实生活中的出现方式。

我正在查看一些与从研究生课程（尤其是博士课程）过渡到学术界工作环境相关的书籍。在其他几本书中，我遇到了以下一本：

到现在为止还挺好。但是，让我们进一步向下滚动以查看相关类别中的书籍评级。我们应该期望亚马逊能够找出与本书的学科、主题和内容相关的类别。看到 Amazon.com 复杂的 ML 引擎和算法的以下结果，我感到非常惊讶（这是一种轻描淡写的说法！）：

显然，将本书与“听力学和言语病理学”（！）主题联系起来的唯一模糊事实是恕我直言，作者的姓氏（Boice）与“声音”一词接近。如果我的猜测是正确的，亚马逊的 ML 引擎出于某种原因决定考虑书籍的字典属性，而不是书籍最重要和最相关的属性，例如标题、主题和内容。我在 Amazon.com 和其他一些网站上看到多次出现类似的绝对错误的基于 ML 的决策。所以，希望我的问题有意义、有趣和重要，足以引发讨论：（任何相关的想法也将不胜感激。）