我是机器学习（AI）技术的新手。我正在为Android / IO开发一个Messenger应用，我希望根据文本/单词/会话为用户推荐相对较小的产品组合中的一种产品。
示例1：
如果使者的用户写了一个句子，包括单词“ vine”，“ dinner”，“ date”，则AI应该向用户推荐一瓶藤蔓。
示例2：
如果应用程序的用户写道他今天早上喝了好咖啡，那么AI应该向用户推荐一个杯子。
示例3：
万一用户写了有关她昨天遇到的可爱男孩的东西，人工智能应该向用户推荐一个“泰迪熊”。
我从事软件开发工作近20年，具有基于C / C ++ / Java的应用程序（Android和IOs应用程序）开发经验以及Google Cloud Platform方面的经验。 ML / AI技术对我来说是全新的。好的，我知道基础知识（训练ML / AI系统等需要输入数据），但是我想知道是否已经有一个框架可以帮助我开发解决上述用例的系统。 / p>
如果您能给我一些从哪里开始以及如何开始的提示，我将不胜感激。
谢谢你！
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绝对有可能实现这样的应用程序，如果您想在Google Cloud中实现它，则需要对Tensorflow有所了解。
首先，我建议您进行Machine Learning Crash Course，以很好地介绍机器学习并开始熟悉TensorFlow。之后，我建议看一下Tensorflow tutorials，它将为您提供更实际的Tensorflow入门，并包括有关构建/训练/测试模型的各种示例。
一旦被Tensorflow推崇，您就可以开始学习如何在Machine Learning引擎中运行作业，可以从following the quickstart开始。该文档包括detailed guides，以及如何使用ml引擎，另外还有multiple samples and tutorials。
由于我认为您的应用程序属于“推荐系统”类型，here可以在Google Cloud ML Engine中看到一个示例模型，该模型介绍了如何根据用户先前的搜索向用户推荐商品。对于您的情况，您必须构建一个模型，以便根据用户在句子中的先前单词向用户推荐商品。
如果您不想从头开始构建新模型的麻烦，第二种选择是使用Google Cloud Natural Language API，您可以将其理解为使用Google进行过预训练的模型（巨大的数据）。对于您而言，我相信Content Classifying API可以帮助您实现应用程序打算执行的操作，但是，输出（您可以see here可以使用）受模型训练的限制，并且可能对您的应用程序不够具体，但这是一个简单的解决方案，您仍然可以受益于此API，以提取标签/信息并将其作为输入发送到另一个模型。
我希望这些链接为您提供有关ML Engine中的Tensorflow可能做什么的基础，并且对您有用。