Update scoring_calculation_system.py

scoring_calculation_system.py

@@ -33,7 +33,7 @@ class UserPreferences:
 
 def apply_size_filter(breed_score: float, user_preference: str, breed_size: str) -> float:
     """
-    強過濾機制，基於用戶的體型偏好過濾品種
+    基於用戶的體型偏好過濾品種，只要不符合就過濾掉
     
     Parameters:
         breed_score (float): 原始品種評分
@@ -161,14 +161,14 @@ def calculate_breed_bonus(breed_info: dict, user_prefs: 'UserPreferences') -> fl
     # 6. 適應性評估 
     adaptability_bonus = 0.0
     if breed_info.get('Size') == "Small" and user_prefs.living_space == "apartment":
-        adaptability_bonus += 0.08  # 小型犬更適合公寓
+        adaptability_bonus += 0.08  
     
     # 環境適應性評估
     if 'adaptable' in temperament or 'versatile' in temperament:
         if user_prefs.living_space == "apartment":
-            adaptability_bonus += 0.10  # 適應性在公寓環境更重要
+            adaptability_bonus += 0.10  
         else:
-            adaptability_bonus += 0.05  # 其他環境仍有加分
+            adaptability_bonus += 0.05  
             
     # 氣候適應性
     description = breed_info.get('Description', '').lower()
@@ -633,7 +633,7 @@ def calculate_compatibility_score(breed_info: dict, user_prefs: UserPreferences)
 
         def calculate_exercise_score(breed_needs: str, exercise_time: int, exercise_type: str, breed_size: str, living_space: str) -> float:
             """
-            計算品種運動需求與使用者運動條件的匹配度。此函數特別著重：
+            計算品種運動需求與使用者運動條件的匹配度
             1. 不同品種的運動耐受度差異
             2. 運動時間與類型的匹配度
             3. 極端運動量的嚴格限制
@@ -902,21 +902,21 @@ def calculate_compatibility_score(breed_info: dict, user_prefs: UserPreferences)
             2. 縮小經驗等級間的差距
             3. 保持適度的區分度
             """
-            # 基礎分數矩陣 - 更合理的分數分配
+            # 基礎分數矩陣 
             base_scores = {
                 "High": {
                     "beginner": 0.55,      # 提高起始分，讓新手也有機會
-                    "intermediate": 0.80,   # 中級玩家有不錯的勝任能力
+                    "intermediate": 0.80,   # 中等經驗用戶可能有不錯的勝任能力
                     "advanced": 0.95        # 資深者幾乎完全勝任
                 },
                 "Moderate": {
                     "beginner": 0.65,      # 適中難度對新手更友善
-                    "intermediate": 0.85,   # 中級玩家相當適合
+                    "intermediate": 0.85,   # 中等經驗用戶相當適合
                     "advanced": 0.90        # 資深者完全勝任
                 },
                 "Low": {
                     "beginner": 0.85,      # 新手友善品種維持高分
-                    "intermediate": 0.90,   # 中級玩家幾乎完全勝任
+                    "intermediate": 0.90,   # 中等經驗用戶幾乎完全勝任
                     "advanced": 0.90        # 資深者完全勝任
                 }
             }
@@ -924,25 +924,25 @@ def calculate_compatibility_score(breed_info: dict, user_prefs: UserPreferences)
             # 取得基礎分數
             score = base_scores.get(care_level, base_scores["Moderate"])[user_experience]
             
-            # 性格評估的權重也需要調整
+            # 性格評估的權重
             temperament_lower = temperament.lower()
             temperament_adjustments = 0.0
             
             # 根據經驗等級設定不同的特徵評估標準，降低懲罰程度
             if user_experience == "beginner":
                 difficult_traits = {
-                    'stubborn': -0.15,        # 降低懲罰程度
+                    'stubborn': -0.15,        
                     'independent': -0.12,
                     'dominant': -0.12,
                     'strong-willed': -0.10,
                     'protective': -0.10,
                     'aloof': -0.08,
                     'energetic': -0.08,
-                    'aggressive': -0.20        # 保持較高懲罰，因為安全考慮
+                    'aggressive': -0.20        
                 }
                 
                 easy_traits = {
-                    'gentle': 0.08,           # 提高獎勵以平衡
+                    'gentle': 0.08,           
                     'friendly': 0.08,
                     'eager to please': 0.10,
                     'patient': 0.08,
@@ -967,7 +967,7 @@ def calculate_compatibility_score(breed_info: dict, user_prefs: UserPreferences)
                 elif 'guard' in temperament_lower:
                     temperament_adjustments -= 0.12
                     
-            # 中級和高級玩家的調整保持不變...
+            # 中等經驗用戶
             elif user_experience == "intermediate":
                 moderate_traits = {
                     'stubborn': -0.08,
@@ -1237,7 +1237,7 @@ def calculate_compatibility_score(breed_info: dict, user_prefs: UserPreferences)
         print(f"品種信息: {breed_info}")
         print(f"使用者偏好: {vars(user_prefs)}")
 
-        # 計算所有基礎分數並整合到字典中
+        # 計算所有基礎分數
         scores = {
             'space': calculate_space_score(
                 breed_info['Size'], 
@@ -1348,7 +1348,7 @@ def calculate_breed_compatibility_score(scores: dict, user_prefs: UserPreference
     """
     def evaluate_perfect_conditions():
         """
-        評估條件匹配度，特別強化：
+        評估條件匹配度：
         1. 運動類型與時間的綜合評估
         2. 專業技能需求評估
         3. 品種特性評估
@@ -1358,13 +1358,13 @@ def calculate_breed_compatibility_score(scores: dict, user_prefs: UserPreference
             'exercise_match': 0,
             'experience_match': 0,
             'living_condition_match': 0,
-            'breed_trait_match': 0  # 新增品種特性匹配度
+            'breed_trait_match': 0  
         }
         
         # 第一部分：運動需求評估
         def evaluate_exercise_compatibility():
             """
-            評估運動需求的匹配度，特別關注：
+            評估運動需求的匹配度：
             1. 時間與強度的合理搭配
             2. 不同品種的運動特性
             3. 運動類型的適配性
@@ -1425,7 +1425,7 @@ def calculate_breed_compatibility_score(scores: dict, user_prefs: UserPreference
             }
         
             def determine_breed_type():
-                """改進品種運動類型的判斷，更精確識別工作犬"""
+                """改進品種運動類型的判斷，識別工作犬"""
                 # 優先檢查特殊運動類型的標識符
                 for breed_type, pattern in breed_exercise_patterns.items():
                     if any(identifier in temperament or identifier in description 
@@ -1477,7 +1477,6 @@ def calculate_breed_compatibility_score(scores: dict, user_prefs: UserPreference
             def apply_special_adjustments(time_score, type_score, breed_type, pattern):
                 """
                 處理特殊情況，確保運動方式真正符合品種需求。
-                特別加強：
                 1. 短跑型犬種的長時間運動懲罰
                 2. 耐力型犬種的獎勵機制
                 3. 運動類型匹配的重要性
@@ -1496,7 +1495,7 @@ def calculate_breed_compatibility_score(scores: dict, user_prefs: UserPreference
                 elif breed_type == 'endurance_type':
                     if exercise_time < pattern['time_ranges']['penalty_start']:
                         time_score *= 0.5  # 維持運動不足的懲罰
-                    elif exercise_time >= 150:  # 新增：高運動量獎勵
+                    elif exercise_time >= 150:  
                         if exercise_type in ['active_training', 'moderate_activity']:
                             time_bonus = min(0.3, (exercise_time - 150) / 150)
                             time_score = min(1.0, time_score * (1 + time_bonus))
@@ -1575,7 +1574,7 @@ def calculate_breed_compatibility_score(scores: dict, user_prefs: UserPreference
 
         def evaluate_living_conditions() -> float:
             """
-            評估生活環境適配性，特別加強：
+            評估生活環境適配性：
             1. 降低對大型犬的過度懲罰
             2. 增加品種特性評估
             3. 提升對適應性的重視度
@@ -1700,7 +1699,7 @@ def calculate_breed_compatibility_score(scores: dict, user_prefs: UserPreference
 
     def calculate_weights() -> dict:
         """
-        動態計算評分權重，特別關注：
+        動態計算評分權重：
         1. 極端情況的權重調整
         2. 使用者條件的協同效應
         3. 品種特性的影響
@@ -1739,7 +1738,7 @@ def calculate_breed_compatibility_score(scores: dict, user_prefs: UserPreference
     
             # 空間限制評估 - 更合理的空間評估
             space_extremity = {
-                'apartment': ('restricted', 0.7),    # 從0.9降低到0.7，減少限制
+                'apartment': ('restricted', 0.7),    
                 'house_small': ('moderate', 0.5),
                 'house_large': ('spacious', 0.3)
             }
@@ -1876,9 +1875,9 @@ def calculate_breed_compatibility_score(scores: dict, user_prefs: UserPreference
                     adjustments['experience'] = 2.5
             elif extremities['experience'][0] == 'high':
                 if is_working_dog:
-                    adjustments['experience'] = 2.5  # 提高專家對工作犬的權重
+                    adjustments['experience'] = 2.5  
                     if extremities['exercise'][0] in ['high', 'extremely_high']:
-                        adjustments['experience'] = 2.8  # 特別強化高運動量工作犬
+                        adjustments['experience'] = 2.8  
                 else:
                     adjustments['experience'] = 1.8
             
@@ -1890,7 +1889,7 @@ def calculate_breed_compatibility_score(scores: dict, user_prefs: UserPreference
                     adjustments['space'] = adjustments.get('space', 1.0) * 1.3
                     adjustments['exercise'] = adjustments.get('exercise', 1.0) * 1.3
                 
-                # 新增：專家 + 大空間 + 高運動量 + 工作犬的組合
+                # 專家 + 大空間 + 高運動量 + 工作犬的組合
                 if (extremities['experience'][0] == 'high' and 
                     extremities['space'][0] == 'spacious' and
                     extremities['exercise'][0] in ['high', 'extremely_high'] and
@@ -1931,14 +1930,11 @@ def calculate_breed_compatibility_score(scores: dict, user_prefs: UserPreference
 
     def apply_special_case_adjustments(score: float) -> float:
         """
-        處理特殊情況和極端案例的評分調整。這個函數特別關注：
+        處理特殊情況和極端案例的評分調整：
         1. 條件組合的協同效應
         2. 品種特性的獨特需求
         3. 極端情況的合理處理
-        
-        這個函數就像是一個細心的裁判，會考慮到各種特殊情況，
-        並根據具體場景做出合理的評分調整。
-        
+               
         Parameters:
             score: 初始評分
         Returns:
@@ -1967,16 +1963,16 @@ def calculate_breed_compatibility_score(scores: dict, user_prefs: UserPreference
                 # 大型犬的特殊處理
                 if breed_info['Size'] in ['Large', 'Giant']:
                     if apartment_friendly:
-                        multiplier *= 0.85  # 從0.7提升到0.85，降低懲罰
+                        multiplier *= 0.85 
                     else:
-                        multiplier *= 0.75  # 從0.5提升到0.75
+                        multiplier *= 0.75  
                 
                 # 檢查運動需求的匹配度
                 exercise_needs = breed_info.get('Exercise Needs', 'MODERATE').upper()
                 exercise_time = user_prefs.exercise_time
                 
                 if exercise_needs in ['HIGH', 'VERY HIGH']:
-                    if exercise_time >= 120:  # 高運動量可以部分補償空間限制
+                    if exercise_time >= 120:  
                         multiplier *= 1.1
             
             return multiplier
@@ -1996,17 +1992,17 @@ def calculate_breed_compatibility_score(scores: dict, user_prefs: UserPreference
             if user_prefs.experience_level == 'beginner':
                 if care_level == 'HIGH':
                     if user_prefs.has_children:
-                        multiplier *= 0.7  # 從0.5提升到0.7
+                        multiplier *= 0.7  
                     else:
-                        multiplier *= 0.8  # 從0.6提升到0.8
+                        multiplier *= 0.8  
                 
                 # 性格特徵影響，降低懲罰程度
                 challenging_traits = {
-                    'stubborn': -0.10,      # 從-0.15降低
-                    'independent': -0.08,    # 從-0.12降低
-                    'dominant': -0.08,       # 從-0.12降低
-                    'protective': -0.06,     # 從-0.10降低
-                    'aggressive': -0.15      # 保持較高懲罰因安全考慮
+                    'stubborn': -0.10,      
+                    'independent': -0.08,    
+                    'dominant': -0.08,       
+                    'protective': -0.06,     
+                    'aggressive': -0.15      
                 }
                 
                 for trait, penalty in challenging_traits.items():
@@ -2018,9 +2014,6 @@ def calculate_breed_compatibility_score(scores: dict, user_prefs: UserPreference
         def evaluate_breed_specific_requirements() -> float:
             """
             評估品種特定需求。
-            
-            這個函數就像是為每個品種量身定制評估標準，
-            考慮其獨特的特性和需求。
             """
             multiplier = 1.0
             exercise_time = user_prefs.exercise_time
@@ -2034,19 +2027,19 @@ def calculate_breed_compatibility_score(scores: dict, user_prefs: UserPreference
             # 運動需求匹配度評估，更合理的標準
             if exercise_needs == 'LOW':
                 if exercise_time > 120:
-                    multiplier *= 0.85  # 從0.5提升到0.85
+                    multiplier *= 0.85  
             elif exercise_needs == 'VERY HIGH':
                 if exercise_time < 60:
-                    multiplier *= 0.7   # 從0.5提升到0.7
+                    multiplier *= 0.7   
             
             # 特殊品種類型的考慮
             if 'sprint' in temperament:
                 if exercise_time > 120 and exercise_type != 'active_training':
-                    multiplier *= 0.85  # 從0.7提升到0.85
+                    multiplier *= 0.85  
                     
             if any(trait in temperament for trait in ['working', 'herding']):
                 if exercise_time < 90 or exercise_type == 'light_walks':
-                    multiplier *= 0.8   # 從0.7提升到0.8
+                    multiplier *= 0.8   
             
             return multiplier
     
@@ -2066,9 +2059,8 @@ def calculate_breed_compatibility_score(scores: dict, user_prefs: UserPreference
 
     def calculate_base_score(scores: dict, weights: dict) -> float:
         """
-        計算基礎評分分數，採用更靈活的評分機制。
-        
-        這個函數使用了改進後的評分邏輯，主要關注：
+        計算基礎評分分數
+        這個函數使用了改進後的評分邏輯：
         1. 降低關鍵指標的最低門檻，使系統更包容
         2. 引入非線性評分曲線，讓分數分布更合理
         3. 優化多重條件失敗的處理方式
@@ -2288,10 +2280,7 @@ def calculate_breed_compatibility_score(scores: dict, user_prefs: UserPreference
 
 
 def amplify_score_extreme(score: float) -> float:
-    """
-    優化分數分布，提供更有意義的評分範圍。
-    純粹進行數學轉換，不依賴外部資訊。
-    
+    """ 
     Parameters:
         score: 原始評分（0-1之間的浮點數）