温度和风力组合的数据逻辑，挖得还挺有意思的。文章里用直白的规则，把出不出门这件事给数据化了。嗯，比如温度 30-35 + 风低就不出门，风一高立马出门，听着像玩笑，其实是用来特征选择的重要性。数据挖掘里，如果你特征选得不对，模型再强也扛不住偏差。

规则的设定挺朴素，但传达的点比较实在：主题相关属性对结果影响太大了。换句话说，天气数据没抓全，判断就容易出偏差。想让模型靠谱，就得先把这些关键字段搞明白。就像前端写样式，display不对，再多调margin也白搭。

顺手还附了几个不错的参考资料。比如互动行为匹配方法，讲的就是用户行为和特征匹配的逻辑，适合做推荐系统的朋友看。还有个用户画像的大数据挖掘实践，对做运营和个性化推荐的蛮大。

如果你正打算做个基于天气数据的推荐模型，或者想看看特征选择会如何影响决策，这份资料还挺适合拿来当个启发。小提醒一下，虽然规则简单，但别忘了做交叉验证，噪声大的时候也挺坑人。