【摘要】本研究旨在探讨利用前端技术增强消费电子产品在线互动体验的有效方法。 通过构建系统整体架构，包括用户界面、交互模块、数据处理模块和后端服务，实现了一个高效、流畅的用户交互环境。 用户界面经过定制化设计，适应不同消费电子产品的特点，确保用户在各种设备上获得优质体验。 交互模块利用 ＴｙｐｅＳｃｒｉｐｔ 和万维网实时通信（ＷｅｂＲＴＣ）技术，实时捕捉用户操作并与后端服务进行数据交互。 数据处理模块基于 Ｐｙｔｈｏｎ 的 Ｄｊａｎｇｏ 框架，结合深度学习算法分析用户使用习惯，提供个性化功能推荐。 通过前端技术采集用户交互信息，采用层次聚类算法进行数据预处理与挖掘，最终设计个性化交互优化算法，以提升用户体验。 实验结果表明：系统能够成功采集到近 ９０％的用户交互信息，并且个性化交互优化算法在优化准确率和响应时长方面表现出显著提升，证明了前端技术在增强消费电子产品在线互动体验中的有效性。