社交网络大数据下的电商个性化推荐系统发展动向探析

目前,互联网信息的交互使用与个性化推荐精度的提高呈现出越来越强的相关性。文章利用问卷调查、logistic回归等方法挖掘微博用户的兴趣,并搜集其在电商平台的浏览与购买记录数据,最后通过k-means聚类对两类数据进行对比分析得到了用户在社交平台上所表现出的兴趣与其在淘宝上表现出的购物倾向具有较强相关性的结论。从而验证了电子商务平台在进行个性化推荐优化时,通过研究多类互联网信息,可以做到准确地向用户提供有效推荐的可能性。