这篇论文讲的东西并不深，讲的是appstore上的app个性化推荐问题，简单做个笔记。
简单介绍：
推荐系统可以降低没有卖任何app就离开的用户的概率、当用户买了某个app后，可以推荐配套的app、增加用户的忠诚度。
思路介绍：
Ui=（用户在频道1购买的app数目，用户在频道2购买的app数目，...用户在频道n购买的app数目）
US(用户相似度)=(Ui*Uj)/(||Ui||*||Uj||)
首先通过和你相似topK个用户购买了的app而你没有买的app作为候选推荐app，然后，就是对这些候选app的一个rank问题。
rank=候选app和自己购买app的共现对/自己购买app数。
结论：
个人觉得，思路清晰，相对简单。