传统的产品选型系统多为“被动筛选”，即用户自己点字段、选参数，系统仅返回满足条件的产品。但更先进的做法是，系统在用户选择中主动推荐最适合的产品、组合、替代项，构建“推荐逻辑”，实现智能化选型。
这一能力，正是网站“从工具走向助手”的转折点。
推荐逻辑可以有哪些类型？
热度优先推荐：
同条件下，优先展示近期被点击或询盘最多的型号；
参数最匹配优先：
若用户只选了部分参数，系统可自动补足最接近配置的产品；
组合搭配推荐：
如客户选中密封圈A，系统推荐“常与A一同采购的B/C”；
客户行业/应用推荐：
根据客户来自“水处理行业”，系统优先推荐适用场景产品；
替代产品智能推荐：
若某型号缺货或停产，提示“推荐替代型号为xxx”；
历史记录个性化推荐：
已注册用户可自动保存选型偏好，系统下一次默认推荐；
推荐逻辑的实现技术建议
后台需有逻辑引擎支持规则设定，如“IF A+B THEN 推荐C”；
可使用基础算法做参数权重匹配评分；
推荐记录需带标签字段，方便管理与调试；
建议开放“推荐说明”区块，让客户知晓推荐逻辑，提高透明度；
支持手动 override 推荐结果，用于特定市场推广或滞销库存导流；
推荐逻辑管理后台建议
| 功能模块 | 说明 |
|---|---|
| 推荐规则配置 | 支持字段组合配置推荐结果 |
| 推荐数据导入 | 可上传CSV匹配推荐模型 |
| 推荐效果统计 | 每条推荐命中率、点击率、转化率数据 |
| 用户反馈模块 | 用户可“赞同/隐藏”某项推荐用于训练模型 |
洞察：B2B网站不该只是“让用户找产品”，更应该“把对的产品主动推荐出来”
派迪科技认为，推荐逻辑的加入不只是前端炫技，而是将产品选型系统推入“业务中枢”，让系统替销售提前完成一部分判断，真正实现从展示 → 筛选 → 推荐 → 转化的完整链条。
