《表6 用户相似度计算结果表》

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《基于协同推荐算法的智慧社区服务系统的设计与实现》

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算法1的时间复杂度为O（n?m(10）m2)，最主要的计算的代价是计算用户相似度的二维矩阵中的值。根据商品-用户倒排列表，每个商品遍历一次，而且需要根据用户喜欢商品集合判断某用户是否喜欢该商品，所以这部分时间复杂度为O（n?m），而后面部分时间复杂度显然是O（m 2）。算法2的时间复杂度为O（m?n），因为该算法需要遍历S（u，K）喜欢的但u不喜欢的商品，并针对每个用户需要判断该用户是否属于要推荐用户的邻居，且他是否也喜欢商品i。