我是 ML 的初学者。如果这个问题很幼稚，请原谅我。
我们有一个项目管理工具，用户可以在其中创建工单并将其分配给其他人。这只是该工具的一部分，但我们正在尝试将票证自动分配给人们。根据历史，我试图建议创建者应该将票分配给谁，以便票在没有任何延迟、风险最小等的情况下关闭。虽然我已经准备好功能/变量，但我很难尝试找出要使用的算法或方法。
感谢帮助。谢谢。
使用哪种算法进行有效的资源分配？
数据挖掘
机器学习
监督学习
预言
2021-09-21 04:53:41
3个回答
在大多数情况下，这可能不需要 ML 解决方案。相反，它可能基于基于业务逻辑分配规则。例如，如果客户来自某个国家，则分配 +5 分。然后根据此分配票证。
通过这种方式，它可以捕获您希望作为业务实现的大量信息和目标。
如果您想走 ML 路线，我的预感是 RandomForest 之类的模型或基于树的解决方案会很有帮助，因为它们相对易于解释。至少作为一个起点。
Uber 工程团队在这里谈论他们如何优先考虑他们的票，这是一个有趣的读物。
您正在解决的技术问题称为资源受限项目调度问题，它在指数时间内具有精确解决方案。
后者意味着没有简单的方法可以解决问题。您手头的解决方案是建设性算法，它根据易于测量的规则分配任务，例如：“人 A 没有任务并且具有 Python 知识，让我们将他分配给那个 Python 项目”。
您可以将其表述为分类问题。然后使用一些分类算法。可以分配票证的每个人都会成为一个班级。
你可以有这样的功能，比如这个人是这类工单的专家，这个人过去解决工单的速度有多快，他现在正在处理多少个工单等。
那应该让你开始。祝你好运！
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