百度知道app的推荐规则主要基于以下几个方面：
1. 问题相关性：系统会根据用户提出的问题，判断该问题与百度知道的匹配程度。如果一个问题与百度知道的领域和内容高度相关，那么它更有可能被推荐。
2. 用户行为分析：百度知道会分析用户的搜索历史、浏览历史、点赞收藏等行为，以了解用户的兴趣和需求。如果一个用户经常搜索或浏览与某个领域相关的问题，那么系统会倾向于推荐该领域的问答。
3. 社区质量：百度知道非常重视问答社区的质量，因此系统会根据社区的整体质量来推荐问题。如果一个问题具有较高的质量，且得到了广泛的认可，那么它更有可能被推荐。
4. 实时热点：百度知道也会实时关注社会热点问题，并优先推荐相关的问题。这有助于扩大百度知道的影响力，吸引更多的用户。
5. 用户反馈：用户的反馈对百度知道的推荐系统至关重要。如果一个用户对某个问题的回答满意，系统会认为这个回答是受欢迎的，并可能将其推荐给更多的用户。
6. 个性化推荐：百度知道会根据用户的个人信息（如年龄、性别、兴趣等）进行个性化推荐。例如，如果一个用户是某个特定领域的专家，那么系统会更倾向于推荐该领域的问题。