大数据时代个性化推荐算法与互联网商业模式创新是相互促进、相互依赖的关系。个性化推荐算法利用大数据技术对用户的行为和偏好进行分析，从而为用户提供个性化的推荐服务，提高用户体验和满意度。而互联网商业模式创新则是基于个性化推荐算法，通过创造新的商业模式和盈利方式，实现企业的商业成功。
大数据时代个性化推荐算法与互联网商业模式创新是相互促进、相互依赖的关系。个性化推荐算法利用大数据技术对用户的行为和偏好进行分析，从而为用户提供个性化的推荐服务，提高用户体验和满意度。而互联网商业模式创新则是基于个性化推荐算法的基础上，通过创造新的商业模式和盈利方式，实现企业的商业成功。
在大数据时代，个性化推荐算法通过对用户的历史行为数据、社交网络数据、地理位置数据等进行分析，了解用户的兴趣爱好、喜好和购买行为，从而为用户提供个性化的推荐服务。个性化推荐算法主要有基于协同过滤的算法、基于内容的算法和基于混合模型的算法等。这些算法通过不同的方式对用户的行为和偏好进行建模和预测，从而能够准确地为用户推荐感兴趣的商品、信息和服务。
而互联网商业模式创新则是基于个性化推荐算法，通过创造新的商业模式和盈利方式，实现企业的商业成功。例如，通过个性化推荐算法，电商平台可以为用户展示他们感兴趣的商品，从而提高用户的购买率和转化率；社交媒体平台可以为用户推荐他们感兴趣的内容和用户，从而增加用户粘性和留存率；在线视频平台可以为用户推荐他们喜欢的电影和剧集，从而提高用户观看时长和广告收入等。
互联网商业模式创新还可以通过个性化推荐算法为企业提供更多的商业机会。例如，通过个性化推荐算法，企业可以了解用户的购买意向和需求，进一步提供精准的广告投放和营销服务，从而增加广告主的效果和收益；企业可以通过个性化推荐算法了解用户的兴趣和偏好，进一步开展产品定制和精细化运营，从而提高产品的竞争力和市场份额等。
综上所述，大数据时代的个性化推荐算法与互联网商业模式创新是相互依存、相互促进的关系。个性化推荐算法提供了基础的技术支持和数据驱动，而互联网商业模式创新则通过个性化推荐算法为企业带来商业机会和盈利空间。这种融合创新的模式将进一步推动互联网行业的发展和创新。