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我将为你设计一个模拟导购机器人推荐的程序，结合智能机器人导论的知识表示与推理机制，实现模块化、可扩展的商品推荐系统。

核心代码实现

# -*- coding: utf-8 -*-

"""

导购机器人推荐模拟程序 v1.0

基于智能机器人导论的知识表示与推理机制

输入顾客需求，输出推荐商品及推荐理由

"""

import logging

from typing import List, Dict, Optional

# 配置日志

logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

logger = logging.getLogger(__name__)

class ProductDatabase:

"""商品知识库模块：存储商品信息与属性"""

def __init__(self):

# 模拟商品数据库（类别-商品列表）

self.products = {

"手机": [

{"name": "X牌青春版", "price": 1999, "features": "骁龙7系芯片，120Hz屏，5000mAh电池",

"性价比": 9.2, "reason": "同价位配置均衡，续航突出"},

{"name": "Y牌旗舰版", "price": 3999, "features": "骁龙8系芯片，2K屏，1亿像素",

"性价比": 8.0, "reason": "影像能力强，适合摄影爱好者"},

{"name": "Z牌入门款", "price": 1299, "features": "天玑700芯片，6.5英寸屏，4000mAh电池",

"性价比": 9.5, "reason": "百元机首选，满足基础通讯需求"}

],

"笔记本": [

{"name": "轻薄本Air", "price": 5999, "features": "i5处理器，16GB内存，512GB SSD",

"性价比": 8.8, "reason": "便携性强，办公学习首选"},

{"name": "游戏本Pro", "price": 8999, "features": "i7+RTX4060，144Hz屏，散热优秀",

"性价比": 8.5, "reason": "高性能游戏体验，散热系统成熟"}

]

}

def get_products_by_category(self, category: str) -> List[Dict]:

"""按类别获取商品列表"""

return self.products.get(category, [])

def get_all_categories(self) -> List[str]:

"""获取所有商品类别"""

return list(self.products.keys())

class RequirementParser:

"""需求解析模块：提取用户需求关键词"""

def parse(self, user_input: str) -> Dict:

"""

解析用户输入，提取类别和偏好

简化规则：关键词匹配（如"买手机"→类别"手机"；"性价比高"→偏好"性价比"）

"""

result = {"category": None, "preferences": []}

input_lower = user_input.lower()

# 提取类别（匹配商品数据库中的类别）

for category in ProductDatabase().get_all_categories():

if category in input_lower:

result["category"] = category

break

# 提取偏好关键词

preferences = ["性价比", "便宜", "高端", "拍照好", "续航强"]

for pref in preferences:

if pref in input_lower:

result["preferences"].append(pref)

logger.info(f"需求解析结果: {result}")

return result

class RecommendationEngine:

"""推荐算法模块：基于需求与商品属性推理"""

def recommend(self, parsed_req: Dict, products: List[Dict]) -> Optional[Dict]:

"""

推荐逻辑：按类别筛选→按偏好排序→返回Top1

默认偏好优先级：性价比＞便宜＞其他

"""

if not products:

return None

# 按偏好筛选（简化：优先性价比）

if "性价比" in parsed_req["preferences"]:

sorted_products = sorted(products, key=lambda x: x["性价比"], reverse=True)

elif "便宜" in parsed_req["preferences"]:

sorted_products = sorted(products, key=lambda x: x["price"])

else:

sorted_products = products # 无明确偏好则返回全部

# 返回推荐商品（Top1）

recommended = sorted_products[0]

return {

"name": recommended["name"],

"price": recommended["price"],

"features": recommended["features"],

"reason": f"推荐理由：{recommended['reason']}（性价比评分：{recommended['性价比']}/10）"

}

class ShoppingGuideRobot:

"""导购机器人主模块：整合知识库、解析、推荐功能"""

def __init__(self):

self.db = ProductDatabase()

self.parser = RequirementParser()

self.engine = RecommendationEngine()

def recommend_product(self, user_input: str) -> Optional[Dict]:

"""处理推荐全流程"""

# 解析需求

parsed_req = self.parser.parse(user_input)

if not parsed_req["category"]:

logger.warning("未识别到有效商品类别")

return None

# 获取商品列表

products = self.db.get_products_by_category(parsed_req["category"])

if not products:

logger.warning(f"类别[{parsed_req['category']}]下无商品")

return None

# 生成推荐

recommendation = self.engine.recommend(parsed_req, products)

if recommendation:

recommendation["category"] = parsed_req["category"]

return recommendation

def main():

"""主程序：交互式推荐入口"""

robot = ShoppingGuideRobot()

print("🤖 欢迎使用智能导购机器人！")

print(f"支持类别: {', '.join(robot.db.get_all_categories())}")

while True:

user_input = input("\n请告诉我您的需求（如'想买个性价比高的手机'，输入'退出'结束）: ").strip()

if user_input.lower() == "退出":

print("感谢使用，再见！")

break

# 获取推荐

result = robot.recommend_product(user_input)

if result:

print("\n" + "="*50)

print(f"💡 为您推荐【{result['category']}】类商品:")

print(f"• 商品名称: {result['name']}")

print(f"• 价格: {result['price']}元")

print(f"• 核心特点: {result['features']}")

print(f"• {result['reason']}")

print("="*50)

else:

print("❌ 未找到匹配商品，请尝试更换关键词（如'手机''笔记本'）")

if __name__ == "__main__":

main()

README文件

# 导购机器人推荐模拟程序

## 项目简介

基于智能机器人导论的知识表示与推理机制，模拟商场导购机器人的商品推荐场景。输入顾客需求（如“买性价比高的手机”），自动解析需求、匹配商品库、生成推荐结果及理由。

## 核心功能

- 📚 商品知识库管理（类别-属性结构化存储）

- 💬 自然语言需求解析（提取类别与偏好关键词）

- 🧠 规则推理推荐算法（按性价比/价格排序）

- 🤖 交互式推荐服务（支持多轮对话）

- ⚙️ 模块化设计（知识库/解析/推理/执行分离）

## 安装指南

- **环境要求**：Python 3.8+

- **依赖安装**：无需额外库（使用标准库）

- **运行命令**：`python shopping_guide_robot.py`

## 目录结构

shopping_guide_robot/

├── shopping_guide_robot.py # 主程序（含所有模块）

├── README.md # 项目说明

└── 核心知识点卡片.md # 技术要点总结

### 使用说明

1. 运行程序后，查看控制台提示的支持商品类别（手机、笔记本）

2. 输入需求描述（如“想买拍照好的手机”“推荐性价比高的笔记本”）

3. 查看推荐结果：商品名称、价格、特点、推荐理由

4. 输入“退出”结束程序，或继续输入新需求

### 核心知识点卡片

**📚 知识表示方法**

- **知识点**：用结构化数据（字典/列表）构建商品知识库，包含类别、属性、推荐理由

- **应用**：将现实商品转化为机器可理解的“事实库”，支持快速检索

- **创新点**：属性字段设计融入推荐逻辑（如“性价比”评分直接用于排序）

**💬 自然语言理解（NLU）**

- **知识点**：通过关键词匹配实现需求解析（如“手机”→类别，“性价比高”→偏好）

- **应用**：降低用户输入门槛，模拟真实人机对话场景

- **扩展方向**：可集成NLP库（如jieba分词）提升复杂语句解析能力

**🧠 规则推理机制**

- **知识点**：基于“条件-行动”规则生成推荐（如“偏好性价比→按性价比排序”）

- **应用**：模拟机器人“决策层”逻辑，实现需求到结果的映射

- **工程思维**：符合智能机器人“感知（输入）-认知（推理）-执行（输出）”闭环

**⚙️ 模块化系统架构**

- **知识点**：分离知识库、解析、推理、执行四大模块

- **优势**：单模块可独立升级（如替换推荐算法为协同过滤）

- **商业价值**：标准化模块可复用到电商客服、智能音箱等场景

**🤝 人机交互设计**

- **核心理念**：通过简洁交互（输入需求→输出推荐）模拟真实导购体验

- **体验优化**：支持多轮对话、明确错误提示（如“未识别类别”）

- **课程关联**：体现智能机器人“服务人类”的核心目标

该程序通过简化的知识表示与规则推理，直观展现了智能机器人导论中“如何让机器理解并满足人类需求”的核心思想。你可以通过扩展商品库、引入机器学习推荐算法（如基于用户历史的协同过滤）进一步提升智能化水平。

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