如何使用 超个性化商品推荐计算器
超个性化商品推荐计算器会根据偏好、预算、历史行为和实时反馈，在前端计算商品匹配度并排序。
建议按下面步骤操作：
- 填写关键输入 - 先选择当前最重视的商品偏好，例如便携、环保、科技感或舒适度。
- 生成或计算结果 - 再选择历史购买倾向，输入最高预算和当前反馈评分。
- 解读结果 - 查看推荐列表排序。第一名是在当前条件下最匹配的商品，后续商品则可以看出是预算、偏好还是历史行为拖低了分数。
公式原理 - 超个性化商品推荐计算器
超个性化商品推荐计算器 使用的核心规则是：
match score = preference fit x 0.35 + budget fit x 0.25 + history fit x 0.25 + feedback x 0.15每个示例商品都带有便携、环保、科技感、舒适度和价格等本地属性。计算器把这些属性与用户选择进行匹配，再按固定权重合成为总分。
预算不是一票否决，而是柔性扣分。略超预算但属性高度匹配的商品仍可能排在前面，但价格差距会降低最终得分。这适合演示推荐系统原型，而不是伪装成真实行为追踪。
使用场景 - 超个性化商品推荐计算器
超个性化商品推荐计算器 适合以下场景：
- 制作电商推荐组件原型。
- 向非技术人员解释加权推荐逻辑。
- 比较预算变化如何影响商品排序。
- 在没有商品接口的静态页面中演示个性化推荐。