快速体验
- 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
- 输入框内输入如下内容：
开发一个AI驱动的手机推荐系统，用户输入偏好（如屏幕尺寸、预算、品牌倾向等），系统自动分析市面上所有大屏幕手机参数，结合用户历史数据，生成个性化推荐列表。要求支持多维度筛选（如6.7英寸以上、AMOLED屏幕、5000mAh电池等），并提供对比功能和购买链接。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
最近想换个大屏手机，但市面上型号太多，参数复杂，挑得眼花缭乱。作为程序员，我琢磨着能不能用AI技术简化这个决策过程。经过一番尝试，发现用InsCode(快马)平台可以快速搭建一个智能推荐系统，效果出乎意料地好。记录下实现思路和关键点，供有类似需求的朋友参考。
- 需求分析
大屏手机选择的核心痛点在于：参数组合多（尺寸/分辨率/刷新率）、用户需求差异大（游戏/观影/续航）、数据更新快。传统手动对比效率低，而AI能动态匹配用户偏好与实时数据。系统需要实现三个功能层： - 数据采集层：爬取电商平台和评测网站的最新机型参数
- 算法匹配层：根据用户输入权重计算匹配度
交互展示层：可视化推荐结果与对比工具
数据准备
通过公开API获取主流品牌在售机型数据，结构化存储以下字段：- 基础信息：品牌、型号、价格区间
- 屏幕参数：尺寸（英寸）、分辨率、材质（LCD/AMOLED）、刷新率
- 硬件配置：处理器、内存组合、存储版本
- 续航表现：电池容量、快充功率、实际使用时长
附加特征：重量、防水等级、摄像头配置
算法设计
采用混合推荐策略提升准确度：- 规则过滤：先根据用户硬性条件（如"必须≥6.8英寸"）初筛
- 协同过滤：分析相似用户的选择偏好
- 内容匹配：用TF-IDF算法对机型特征向量化
权重调节：允许用户拖动滑块调整各参数重要性（如"屏幕素质比续航重要20%"）
交互优化
为避免用户被复杂参数吓退，设计了渐进式问卷：- 第一步：只问核心需求（预算区间和主要用途）
- 第二步：展示初步结果后，提供"高级筛选"按钮
- 第三步：结果页用雷达图直观展示各机型优劣势
特别加入"反悔"功能，可回溯修改任意步骤的选项
技术实现
在InsCode平台用Python+Flask快速搭建服务，其优势非常明显：- 内置Jupyter环境直接调试数据处理代码
- 预装scikit-learn等机器学习库，无需配置环境
- 通过AI对话辅助解决了推荐算法调参问题
前端用现成模板改造成响应式页面，适配手机访问
效果验证
测试发现几个有趣现象：- 多数用户会先选"观影需求"，但最终决策时更关注续航
- 当屏幕尺寸超过7英寸后，重量成为关键淘汰因素
- AI推荐的冷门机型（如ROG Phone）往往比大众型号更符合极客需求
这个项目最让我惊喜的是InsCode(快马)平台的一键部署能力。传统开发需要折腾服务器配置、域名解析、HTTPS证书，而这里点击部署按钮就直接生成可分享的在线服务，还能自动扩展流量。
对于想尝试AI应用开发的新手，我的建议是：先从这种解决实际生活问题的小项目入手，用现成平台跳过基建环节，快速验证核心逻辑。毕竟能用技术提升生活效率，才是编程最有成就感的时刻。
快速体验
- 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
- 输入框内输入如下内容：
开发一个AI驱动的手机推荐系统，用户输入偏好（如屏幕尺寸、预算、品牌倾向等），系统自动分析市面上所有大屏幕手机参数，结合用户历史数据，生成个性化推荐列表。要求支持多维度筛选（如6.7英寸以上、AMOLED屏幕、5000mAh电池等），并提供对比功能和购买链接。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
