論文閱讀（2014-1）----a new collaborative filtering-based recommender system for manufacturing appstore: w

　　

　　這篇論文講的東西並不深，講的是appstore上的app個性化推薦問題，簡單作個筆記。

簡單介紹：

推薦系統能夠下降沒有賣任何app就離開的用戶的機率、當用戶買了某個app後，能夠推薦配套的app、增長用戶的忠誠度。

思路介紹：

U_i=（用戶在頻道1購買的app數目，用戶在頻道2購買的app數目，...用戶在頻道n購買的app數目）

US(用戶類似度)=(U_i*U_j)/(||U_i||*||U_j||)

首先經過和你類似topK個用戶購買了的app而你沒有買的app做爲候選推薦app，而後，就是對這些候選app的一個rank問題。

rank=候選app和本身購買app的共現對/本身購買app數。

結論：

我的以爲，思路清晰，相對簡單。