想象一个我们有地方（例如，城市、餐馆、国家公园等）但没有连接它们的道路的世界。

我们的目标是在穿过某些特定地点的同时建造连接任何两个地方的道路。例如，将西雅图连接到旧金山，并确保连接通过餐厅 X 和 Y 并通过红木国家公园。请注意，不一定只有一种可能的道路，因此多个选项作为输出也是可以接受的。

我们有一些道路作为例子来训练系统。例如，我们有一条从华盛顿特区到波士顿的路途经巴尔的摩。

因此，机器学习系统的输入将是字符串列表（例如，城市名称和要经过的地方），预期输出是连接给定点的树/图。

（注意，这不可能是图遍历问题，因为不存在连接点的路径。）

我想要一个机器学习模型，它可以在给定一组标签的输出中生成/生成新颖的图形。

关于我可以使用哪些 ML 机器学习方法以及从哪里开始有什么想法吗？

更新 1

请注意，我没有以下任何一项：

1. 从西雅图到旧金山的路线图；
2. 包含从西雅图到旧金山的路线的较大图表。

相反，我有从洛杉矶到得克萨斯州的路线图（有吃饭和看风景的站点），从米兰到罗马等。

因此，我认为这不是图形搜索问题。

更新 2

我认为最初的问题不清楚，所以我重新措辞。