摘要：針對傳統分析方法受噪聲和人為因素影響而造成分析結果較差的問題,我們提出了一種基于大數據的社交網絡用戶興趣個性化推薦模型。在矢量空間模型的基礎上,分析了用戶興趣推薦模型結構及其與周圍模型的交互關系,劃分了服務器網絡部署模塊,設計了運行模型網絡結構。通過MapReduce模型將任務分布到分布式計算機集群中,用以構建用戶感興趣的個性化推薦模型。利用大數據雙層關聯規則數據挖掘技術獲取用戶感興趣的網絡數據,利用推薦結果確定用戶對推薦內容的興趣程度。實驗對比結果表明,用此分析方法的分析效果可高達98%,對大規模社交網絡用戶的個性化推薦具有良好的可擴展性。