我在B2B电子商务公司工作，我们希望通过名为＆＃34;魔术购物车＆＃34; 的功能改善我们的用户体验。
让我解释一下：
我们的网站是一个市场，多个卖家一系列产品每个产品的库存，我们的功能是让我们的客户找到<对于他们想要购买的所有产品，最好的>最便宜的购物车。 目前，客户需要搜索所有网站以找到最优惠的价格，并在同一卖家重新组合最多的产品，以降低运费。
我们正在寻找一种算法，为我们的客户进行所有研究，这意味着找到卖家和产品的最佳组合，以便购买最便宜的产品。
我们已经完成了一个功能，它结合了所有可能的购物车给定的产品和数量，而不是我们测试哪一个是最便宜的，这是完美的，除了它需要太多的时间。 我们需要更快/更有效的方法来找到最便宜的购物车，我们已经想到机器学习（我们不是专家），但我们对所有想法持开放态度。
答案 0 :(得分：2)
与机器学习算法相比，传统算法在大多数情况下提供更好的速度。如果客户希望特定的特定商品，并且已经有这些商品的所有产品列表，那么您只需要一个有效的搜索算法。
例如，机器学习可以帮助您确定哪些商品与哪些类别相匹配，但这不是您试图解决的问题。
也许您正在寻找魔术推车功能的速度和质量之间的一些权衡（不是最佳，但是一个很好的解决方案）。在这种情况下，可能存在使用某些机器学习的空间，但是需要更具体的搜索任务公式来提出特定的算法！ 您还可以研究进化算法和其他优化方法。