А еще добавьте к этому так называемую нечеткую логику. Если попросту, это такая логика, где не "если то-то и то-то, тогда так-то", а "если то-то и, возможно, то-то, а может быть, еще вот то-то, то, наверное, так-то, или по крайней, мере вот-так-иначе (...но это не точно
)"
Это как раз любимое место приложения нейросетей и продукционных систем и прочего другого ИИ. Пишется это, кстати, крайне просто. А вот обучать этот самый ИИ - самое интересное.
Админка, кстати, такого ИИ становится крайне простой - достаточно возможности изменения исходных вопросов и конечных рекомендация, "продукция" (то есть, в нашем случае списка опций). Иногда требуется подсказывать ей более правильные, на взгляд эксперта, ответы. Или вводить обратную связь по уже известной продукционной цепочке. Причем, это тоже достаточно просто. Ну в нашем, конкретном приложении к дверям - если известен ID клиента, сделавшего конкретный заказ, то в базе, скорее всего, сохранилась цепочка продукций, по которой он пришел к этому заказу. Рекомендация системы, скорее всего не будет полностью совпадать со спецификацией заказа, если так, то вводя эту спецификацию для конкретной цепочки, мы изменим веса продукций в нужную для нас сторону, и в следующий раз подобному клиенту система порекомендует именно эту спецификацию с высокой вероятностью.
А все коэффициенты и веса система расставит сама, и лезть в это руками, даже с подготовкой, чревато полным ее сломом. Мы рулим только вопросами и ответами.