- 实际应用场景描述
在快节奏的生活中，很多人每天出门前都会纠结穿什么：
- 早上赶时间，不想花太多精力搭配衣服。
- 不同天气、温度、出行目的（上班、运动、约会等）对穿搭要求不同。
- 既想保暖，又想美观，还要符合场合。
如果有一个智能程序，输入当天的 天气、温度、出行目的，就能自动给出 上衣、裤子、鞋子 的搭配建议，将大大提升生活效率。
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痛点分析
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信息整合难：用户需要自己查天气、判断温度区间、结合场合选择服装。
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搭配经验不足：很多人不知道如何在保暖与美观之间平衡。
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重复决策耗时：每天重复思考穿搭，浪费精力。
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缺乏个性化：现有穿搭 App 多为固定模板，缺少针对具体天气+目的的灵活推荐。
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核心逻辑讲解
3.1 数据输入
- 天气类型（晴、雨、雪、阴等）
- 温度（摄氏度）
- 出行目的（上班、运动、约会、旅行等）
3.2 规则引擎 + 简单 AI 分类
- 使用 规则匹配 确定温度区间（寒冷、凉爽、温暖、炎热）。
- 根据天气调整材质（如雨天加防水）。
- 根据出行目的调整风格（正式、休闲、运动等）。
- 可扩展为 机器学习模型（如用历史穿搭评分数据训练推荐模型）。
3.3 输出
- 上衣、裤子、鞋子的具体建议，并说明原因（保暖/美观/场合适配）。
- 模块化代码（Python）
fashion_recommender.py
import sys
class FashionRecommender: def init(self): # 定义温度区间 self.temp_ranges = { 'cold': (-50, 10), 'cool': (11, 20), 'warm': (21, 28), 'hot': (29, 50) } # 天气对材质的影响 self.weather_material = { 'rain': '防水', 'snow': '防滑保暖', 'sunny': '透气', 'cloudy': '舒适' } # 出行目的对应的风格 self.purpose_style = { 'work': '正式', 'sport': '运动', 'date': '时尚', 'travel': '休闲' }
def get_temp_category(self, temp):
"""根据温度返回区间类别"""
for category, (low, high) in self.temp_ranges.items():
if low <= temp <= high:
return category
return 'unknown'
def recommend_top(self, temp_category, weather, purpose):
"""推荐上衣"""
if temp_category == 'cold':
top = '厚外套+毛衣'
elif temp_category == 'cool':
top = '薄外套+长袖T恤'
elif temp_category == 'warm':
top = '短袖衬衫或薄卫衣'
elif temp_category == 'hot':
top = '短袖T恤或背心'
else:
top = '长袖T恤'
# 天气影响
if weather in self.weather_material:
material = self.weather_material[weather]
top += f'（{material}材质）'
# 目的影响
style = self.purpose_style.get(purpose, '')
if style:
top += f'，{style}风格'
return top
def recommend_pants(self, temp_category, weather, purpose):
"""推荐裤子"""
if temp_category == 'cold':
pants = '加绒牛仔裤或厚休闲裤'
elif temp_category == 'cool':
pants = '普通牛仔裤或长裤'
elif temp_category == 'warm':
pants = '薄款休闲裤或七分裤'
elif temp_category == 'hot':
pants = '短裤或轻薄长裤'
else:
pants = '长裤'
if weather == 'rain':
pants += '（防水面料）'
if purpose == 'sport':
pants = '运动裤'
return pants
def recommend_shoes(self, temp_category, weather, purpose):
"""推荐鞋子"""
if temp_category == 'cold' or weather == 'snow':
shoes = '保暖靴或防滑运动鞋'
elif weather == 'rain':
shoes = '防水鞋或雨靴'
elif purpose == 'sport':
shoes = '专业运动鞋'
elif purpose == 'work':
shoes = '皮鞋或商务休闲鞋'
else:
shoes = '舒适休闲鞋'
return shoes
def recommend(self, weather, temperature, purpose):
"""主推荐函数"""
temp_cat = self.get_temp_category(temperature)
top = self.recommend_top(temp_cat, weather, purpose)
pants = self.recommend_pants(temp_cat, weather, purpose)
shoes = self.recommend_shoes(temp_cat, weather, purpose)
return {
'top': top,
'pants': pants,
'shoes': shoes
}
def main(): recommender = FashionRecommender() print("=== 智能穿搭推荐系统 ===") weather = input("请输入天气（如 sunny, rain, snow, cloudy）：").strip().lower() try: temperature = int(input("请输入温度（℃）：")) except ValueError: print("温度需为整数！") sys.exit(1) purpose = input("请输入出行目的（work, sport, date, travel）：").strip().lower()
result = recommender.recommend(weather, temperature, purpose)
print("\n推荐穿搭：")
print(f"上衣：{result['top']}")
print(f"裤子：{result['pants']}")
print(f"鞋子：{result['shoes']}")
if name == "main": main()
- README 文件
智能穿搭推荐系统
基于 Python 的规则引擎 + 简单 AI 分类，根据天气、温度、出行目的推荐穿搭，兼顾保暖与美观。
功能
- 输入天气、温度、出行目的
- 输出上衣、裤子、鞋子建议
- 可扩展为机器学习推荐模型
安装
无需额外依赖，Python 3.x 直接运行。
使用
bash
python fashion_recommender.py
按提示输入天气、温度、出行目的即可。
示例
天气: rainy
温度: 8
目的: work
输出：
上衣：厚外套+毛衣（防水材质），正式风格
裤子：加绒牛仔裤或厚休闲裤（防水面料）
鞋子：防水鞋或雨靴
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使用说明
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确保 Python 环境已安装（3.6+）。
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下载 "fashion_recommender.py"。
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终端运行 "python fashion_recommender.py"。
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按提示输入天气、温度、出行目的。
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查看推荐结果。
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核心知识点卡片
知识点 说明 规则引擎 通过条件判断实现业务逻辑，适合明确规则的场景 模块化设计 将功能拆分为独立函数/类，便于维护和扩展 输入验证 对用户输入进行类型和范围检查，提高鲁棒性 可扩展性 可替换为 ML 模型，实现个性化推荐 场景化设计 结合真实生活需求，提升产品价值
- 总结
本项目展示了如何用 Python 规则引擎 快速实现一个 智能穿搭推荐系统，解决了日常穿搭决策中的痛点。
- 优点：简单易用、可解释性强、扩展性好。
- 未来可引入 机器学习（如协同过滤、深度学习）实现更个性化的推荐。
- 适合作为 AI 方法与技术课程 的实践案例，涵盖输入处理、规则逻辑、输出展示全流程。
如果你需要，还可以升级为机器学习版本，用历史穿搭评分数据训练模型，让推荐更智能 利用AI高效解决实际问题，如果你觉得这个工具好用，欢迎关注我！
