在推出个性化推荐功能整整三年之后，当当网日前对该系统进行了整体升级，升级后的“个性化推荐2.0”增添了更为灵活多样的交互方式和用户定制功能，可以根据当当网用户的购买、暂存架、书架、浏览历史以及相似用户购买行为等信息，为用户进行更为精准和全方位的一对一、定制式商品推荐。

　　凭借多层面算法及数据源的融合，当当网“个性化推荐2.0”实现了基于海量用户行为的数据挖掘，并由此实现了真正意义上的精准推荐。不仅对用户暂存商品、书架、购买数据、相似用户购买数据进行分析，还创新性地对相似用户的评论及书架数据，用户自助定制的喜好商品分类以及轻松有趣的喜好大探底游戏进行数据整合，最大程度挖掘潜在需求，提升推荐准确率，从而使用户的购买和选择更为轻松便利。用户可以随时修正自己的喜好，系统会立刻自动为用户计算并重新推荐商品。个性化推荐系统还可以根据用户喜好为用户进行畅销书和新书的个性化榜单推荐，根据浏览历史推荐百货及图书等商品，并为你找到志趣相投的朋友，用户越活跃，推荐就越准确。

　　为了使用户更更高效、更轻松地获得准确的系统推荐，当当网“个性化推荐2.0”特别设计了“喜好大探底”FLASH游戏，用户只需要简单勾选自己的性别、年龄区间、职业和几本感兴趣的图书，系统就会自动运用相关算法，给出为用户量身打造的个性化推荐。

　　除个性化推荐之外，“推荐”已经渗透到当当网购物流程的各个环节，如搜索页、单品页、“我的当当”页面、购物车、暂存架、个性化邮件等。例如，打开当当网的任一单品页，都可以看到该商品的“最佳拍档”，用户往往可以从中发现自己感兴趣的其他商品。就如同沃尔玛经过对顾客购物行为进行分析后，把啤酒摆在纸尿布的旁边，从而大大增加了销量，当当网的后台统计数据显示，“最佳拍档”购买点击占单品页总购买点击的15%左右。

　　分析人士认为，过去十年，当当网一直致力于B2C平台的技术创新，在ERP管理、商品搜索、用户评论、SNS社区等领域不断进行技术积淀。此番推荐系统的升级，有助于当当网提升推荐准确率、挖掘顾客潜在需求，增加用户粘性及商品购买转换率，进而将当当网平台打造成为一个博(商品信息)大(海量用户)精(个性化服务)深(用户粘度)的电子商务社区，实现从网购1.0向网购2.0的战略升级。