App Store中查看一个应用【相关 举报 理由 举报 取消 这个相关推荐是否能真实反映一个游戏/应用的竞品？ 2018年1月30日 4 条回复 1357 次浏览 App,Store,商店,手机游戏,推荐,系统
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瞎猜一个可能性。
用户购买一个App（A）后，在该用户一定周期（如3天）内购买过的App（B）上打上1个该App（A）的标签计数，然后App（A）的相关界面中根据次数进行排名显示。
强行回答完毕。
这两天在看推荐系统的东西，忽然想到这个问题，重新理一下思路写一下吧:)
先看一下这些相关的应用推荐都推荐了些什么，随便找了几个，
可以看到，相关—推荐的应用都是和本身的应用所属同一分类，但是同一分类下那么多应用，可为什么偏偏是你走了进来呢…
简单的基于邻域的推荐一般会基于两个维度进行
一是基于 item ，App Stroe 里就是应用
应用层面的推荐，可以是
1 应用分类一致——同一分类下才会出现在应用详情页的相关推荐列表中
2 应用 tag —— 有相同 tag 的会出现在应用详情页的相关推荐列表中
3 应用评分——评分在平均分（或期待值）以上的会出现在应用详情页的相关推荐列表中
4 应用其它相似性
数目相当多的用户同时把应用 A 和 B 都放倒了一个文件夹中
范搜索下的结果展示中，数目相当多的用户同时下了 A 和 B
二是基于 User
1 基于用户画像，算相似的人
购买了这个应用的人还购买了哪些
系统级，可以采集到相当多的用户信息，打开次数，使用时长等…可以从中习得用户的兴趣模型，
进而对用户可能喜欢的应用进行推测
2 根据用户的应用购买历史计算用户之间的兴趣相似程度，然后给用户推荐和他兴趣相似的应用
3 基于Apple ID 的注册信息推荐
性别
年龄
地区以及地理位置
兴趣爱好
4 根据搜索行为推荐
5 根据设备推荐
6 基于通讯录推荐
7 基于 Game Center 行为推荐，好友，历史得分等…
8 基于历史应用打分，对历史应用的打分情况，可以建立用户的兴趣模型，并预测该用户在将来看到一个他没有评分过的应用时，会给这个应用多少分…（喜好的预测）
9 基于社交帐号推荐 绑定的FB Twitter 算相似人群
10 购买力
但是目前来看 App Store 里还存在着大量的死应用，80%的下载量由头部的20%提供，可见这个推荐系统在挖掘长尾能力比较一般，覆盖率较低…当然这个也和应用质量本身有关系
值得一说的是，国内的安卓应用商店因为变现方式不同，这个推荐规则会有一些变现手段，和 iOS 还会不太一样
目前只想到这些，以后有新的认识再补充吧 ๑¯ω¯๑
应该是每一个 Apple ID 购买过的关联应用推荐吧
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