我正在研究产品分类问题，我必须确定产品类别。
说出类别，共有5个级别（大/中/小/细节/双重细节）
数据库中的500万个产品具有其自己的产品编号，产品名称，B类，M类，S类（D类，DD类），叶类编号，叶类名称。
只有S / D / DD类别可以是叶子类别。
例如，产品“黄色花朵印花长连衣裙”位于“时尚（B）>女士（M）>服装（S）>连衣裙（D）”中。 在这种情况下，其叶子类别为“连衣裙”
我最终想做的是 如果有人输入了新产品“ cutipol果阿餐具套装8p（金版）”，则显示3个概率最高的叶子类别。 （例如，结果之一可能是“ 8p：厨房>餐饮服装>餐具>餐具套装> 8p”）
我知道使用机器学习，深度学习可以解决此问题。
This medium post describes exactly what I want 可以做，但是我以前从未学习过机器学习，因此我很难理解。
我发现的大多数例子都是关于... 从产品中查找功能，然后选择1个主要（主题）词并将其作为类别。
与我的其他问题不同， 所有产品已经归入特定类别。
是否有其他方法不使用机器学习 或任何其他想法可以更轻松地解决此问题？ ：）