智能建议
智能系统通过推荐合适的内容或建议用户可能“喜欢”的操作或输入来帮助用户。
不同类型
内容推荐
系统根据用户的行为或内容特征过滤可用内容中用户可能感兴趣的部分。
输入协助
系统通过输入或过滤数据来帮助用户。典型示例可能是基于用户输入和交互历史的搜索短语建议、适当的表单模板或某些字段的一组建议默认值。
解决方案建议
系统通过推荐具体行动或提议的解决方案来支持处理复杂问题的用户。在某些场景中，可以与模拟的结果的相结合。
内容推荐
推荐系统是提供个性化和以客户为中心的体验的智能服务。
“内容”是任何类型的数字工件（文档、文件、链接、视频等）。这可以是内部内容（例如推荐的培训计划或应用程序）或第三方内容（例如来自集成提供商的市场分析或产品视频）。
根据用户当前的需求和上下文向用户推荐内容。
可视化
个性化内容的设计取决于以下因素：
- 关键性：内容有多重要？用户是否需要它来围绕他们的主要目标做出关键决策？
- 相关性：内容在应用程序或流程中的哪个位置提供最大价值？
- 目的：用户可以用给到的内容做什么或实现什么？
- 增值：用户可以通过内容获得什么，如果没有它就不可能实现？
内容推荐非常个性化，并且在很大程度上取决于用例。您可以利用系统提供的所有控件以最佳方式呈现所需内容。但是，您必须确保推荐的内容能带来价值并得到适当的解释。
输入协助
可以在两个级别上提供针对用户输入的系统建议：
- 表单级别：对完整表单（“表单变体”）的推荐。
- 表单元素级别：对单个表单元素的推荐。
在这两种情况下，我们都需要设计以下微交互：
- 检测：作为用户，我需要查看系统建议了哪些值。
- 说明：作为用户，我想了解系统推荐背后的原因。
- 比较：作为用户，我需要能够将现有的人工输入与系统推荐进行比较。
- 行动：作为用户，我想接受或拒绝系统推荐。
“以人为本”原则
人工输入总是胜过机器输入。
从这个原则可以推导出以下规则：
- 系统可以用建议预填充空白字段。
- 未经用户同意，系统推荐不能覆盖用户的输入。
- 用户对系统推荐的主动认可将其转化为用户输入。
场景协助
和表单字段验证相结合。
检测
使用信息状态（蓝色）突出显示系统建议的字段。
使用警告状态（黄色）突出显示用户已输入但备选系统建议可用的字段。
说明
敬请期待～
比较
对于输入字段，你可以使用自动完成建议来显示系统推荐的备选方案，这些备选方案显示在焦点上。
还可以将置信度/预测质量显示在自动完成建议上面。比如 98%用户选择了这个。
输入协助-置信度
行动
批准或拒绝
用户可以通过两种方式接受系统推荐：
- 隐含地，通过提交整个表单。
- 明确地，通过在发生冲突的情况下选择替代方案。
用户可以通过在输入字段中开始编辑来明确拒绝系统推荐。
设计指南
- 置信度：首先与用户验证置信度是否/如何改善他们的体验，是否有理由相信这些建议。
- 解释：您可能需要更详细地解释系统建议，而不仅仅是提供置信度。
- 表单级别的辅助：字段级别的输入辅助不建议显示多个推荐。
- 更多场景的辅助：除了输入组件的场景，其它组件比如单选框也是很常见的能使用输入辅助的场景。
解决方案建议
在大多数用例中，解决方案以推荐项目列表的形式呈现，这些项目被分组在一个推荐块中。
设计原则
- 说明： 至少向用户提供有关如何生成推荐的基本说明，理想情况下，系统应该能够解释每条建议。
- 反馈： 让用户可以选择为每个推荐提供明确的反馈。此外，您应该收集来自用户的隐式反馈（信号），比如常见的区域点击率。在 UI 设计期间预先考虑所有可能的信号及其相关性（重要性）。
- 回退场景： 需要考虑没有推荐区块的场景，即使推荐区块隐藏或消失，用户仍然能够手动完成任务，或者告诉用户可能的解决方法。
- 对建议进行排名： 根据不同的场景，可以对一个或多个建议进行排名。
- 少即是多： 只推荐有意义的。