在电商大数据推荐系统的应用研究中，逻辑回归算法和关联规则推荐算法是比较重要的两种推荐算法。下面将从多个角度详细阐述这两种算法在电商推荐系统中的应用，以及各自的优势和局限性。
逻辑回归算法是一种广义线性模型，其输出为事件发生的概率。在电商推荐系统中，逻辑回归算法通常被用于预测用户对商品的偏好，也就是通过分析用户的历史行为数据来预测其对某个商品的喜好程度。逻辑回归模型能够处理非线性关系，且易于理解和实施，计算效率高，适用于大规模数据集。在电商推荐系统中，逻辑回归可以用于品牌偏好预估，通过统计分析用户对品牌商品的偏好程度，从而推荐相关商品。
逻辑回归算法的准确率、召回率和性能指标能够通过实验比较得出。在特征工程完善的情况下，逻辑回归算法相比基于关联规则的推荐算法具有更好的性能。特征工程是指提取对预测模型有效用的数据特征，是机器学习中重要的一步，可以显著提高模型的预测效果。在电商推荐系统中，通过深入分析用户行为、交易数据、评价数据等，可以构建出对预测用户偏好更有帮助的特征变量。
关联规则推荐算法则是通过分析商品之间的相关性来进行推荐。它主要关注商品之间的关联程度，如商品A和商品B经常一起被购买，则认为A和B存在关联。关联规则挖掘的一个重要概念是支持度和信任度。支持度是指在所有交易中，同时包含商品A和商品B的交易占比。信任度则是在购买了商品A的交易中，同时也购买了商品B的交易占比。通过这两个指标来评估商品之间的关联程度，从而进行推荐。
关联规则推荐算法在零售业中有较好的应用，因为其推荐结果比较直观，且易于实现。但是它也存在一些局限性，比如容易受到隐含因素的影响，可能导致不准确的推荐结果。为了提高关联规则推荐算法的有效性，需要不断用实际结果来校验和修正推荐规则。
在电商推荐系统的实践中，逻辑回归算法与关联规则推荐算法可以互为补充。例如，逻辑回归算法可以作为主要的推荐算法，而关联规则算法则作为补充，提供辅助决策。具体使用哪种算法或者两种算法如何结合使用，取决于具体的应用场景和目标。
逻辑回归算法与关联规则推荐算法在电商推荐系统中有着不同的应用场景和效果。通过深入分析用户数据，准确构建特征工程，并结合不同算法的优势，可以显著提升推荐系统的准确性和用户体验。随着大数据技术的不断发展，电商推荐系统将更加智能化，更好地满足用户的个性化需求。
