人工智能工程师2026年算法设计模拟（附答案）

人工智能工程师2026年算法设计模拟（附答案）考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、简答题1.请简述算法的时间复杂度和空间复杂度的概念，并说明如何分析一个算法的时间复杂度和空间复杂度。2.什么是分治算法？请举例说明分治算法的基本思想和应用场景。3.请比较并说明快速排序和归并排序的优缺点，并说明在什么情况下选择哪种排序算法更合适。4.请简述图的基本概念，包括图的顶点、边、有向图、无向图、带权图等，并说明图的两种基本表示方法：邻接矩阵和邻接表。5.请解释什么是动态规划，并说明动态规划解决问题的基本思路和关键要素。二、编程题1.请设计一个算法，找出数组中第k大的元素。要求算法的平均时间复杂度为O(n)。请描述算法的基本思想，并给出相应的伪代码或代码片段。2.请设计一个算法，实现二叉树的深度优先遍历（前序遍历、中序遍历、后序遍历）。请分别给出前序遍历、中序遍历、后序遍历的递归算法的伪代码或代码片段。3.请设计一个算法，判断一个无向图是否是连通图。可以使用邻接矩阵或邻接表表示图。请描述算法的基本思想，并给出相应的伪代码或代码片段。4.请设计一个算法，实现字符串的KMP（Knuth-Morris-Pratt）模式匹配。请描述算法的基本思想，并给出相应的伪代码或代码片段。5.请设计一个算法，给定一个字符串S和一个模式串P，找出P在S中的所有出现位置。可以使用暴力匹配或KMP算法。请描述算法的基本思想，并给出相应的伪代码或代码片段。三、设计题1.假设你要设计一个系统，用于管理一个大型图书馆的藏书信息。请设计一个数据结构来存储图书信息，包括图书的编号、书名、作者、出版日期、分类号等。请说明你所设计的数据结构的名称、组成元素以及元素之间的关系。2.假设你要设计一个算法，用于在一个大规模社交网络中找到两个人之间的最短路径。请描述你所设计的算法的基本思想，并说明算法的关键步骤。可以讨论使用哪些数据结构和算法来实现这一目标。3.假设你要设计一个算法，用于在一个大规模数据集中发现频繁项集。请描述你所设计的算法的基本思想，并说明算法的关键步骤。可以讨论使用哪些数据结构和算法来实现这一目标。4.假设你要设计一个算法，用于在一个大规模电商平台上推荐商品。请描述你所设计的算法的基本思想，并说明算法的关键步骤。可以讨论使用哪些数据结构和算法来实现这一目标。5.假设你要设计一个算法，用于在一个大规模视频平台上进行视频推荐。请描述你所设计的算法的基本思想，并说明算法的关键步骤。可以讨论使用哪些数据结构和算法来实现这一目标。试卷答案一、简答题1.答案：算法的时间复杂度是指算法执行时间随输入规模增长的变化趋势，通常用大O表示法描述。空间复杂度是指算法执行过程中临时占用的存储空间随输入规模增长的变化趋势，也用大O表示法描述。分析时间复杂度通常通过分析算法中基本操作执行次数的频率分布来确定；分析空间复杂度则需分析算法执行过程中所需的最额外空间。常见分析方法包括循环分析、递归分析等。解析思路：首先明确时间复杂度和空间复杂度的定义，即它们分别描述算法执行时间和空间消耗随输入规模增长的趋势。然后说明常用的表示法——大O表示法，它关注的是执行次数或空间占用的上界，忽略常数因子和低阶项。接着阐述分析的基本方法，例如对于循环结构，需要计算循环体内基本操作的执行总次数并找出其频率最高的项；对于递归结构，则需要用到递归方程和主定理等方法。最后总结分析步骤，强调找出主导项并使用大O表示法。2.答案：分治算法是一种重要的算法设计范式，其基本思想是将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的相同问题，以便各个击破，分而治之。具体步骤通常包括：分解（Divide）-将原问题分解为若干个规模较小、相互独立、与原问题形式相同的子问题；解决（Conquer）-若子问题规模足够小，则直接求解；合并（Combine）-将各个子问题的解合并为原问题的解。分治算法适用于具有递归结构、能够分解为独立子问题的问题，如快速排序、归并排序、二分查找等。解析思路：首先给出分治算法的定义，强调其核心思想是将大问题分解为小问题。然后按照分治算法的三个主要步骤进行阐述：分解、解决、合并。在分解步骤中，强调子问题需要规模足够小或形式相同以便直接求解或继续分解；在解决步骤中，明确子问题规模小时直接求解；在合并步骤中，说明需要将子问题的解整合成原问题的解。最后列举分治算法的应用场景，如快速排序、归并排序等经典算法，以帮助理解其适用范围。3.答案：快速排序和归并排序都是高效的排序算法，但它们存在一些区别。快速排序的平均时间复杂度为O(nlogn)，最坏情况为O(n^2)；归并排序的时间复杂度稳定在O(nlogn)。快速排序的基本思想是分治，通过一趟排序将待排记录分割成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，然后分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序；归并排序也是分治算法，其基本思想是两两归并，即先将待排序序列分成若干子序列，每个子序列是有序的，然后将这些有序子序列合并成一个大的有序序列。快速排序的空间复杂度平均为O(logn)，最坏为O(n)；归并排序的空间复杂度稳定为O(n)，因为它需要额外的存储空间来合并子序列。解析思路：首先比较两者的时间复杂度，快速排序平均为O(nlogn)，最坏为O(n^2)；归并排序稳定为O(nlogn)。接着分别解释两种排序的基本思想：快速排序通过分治思想，选择一个基准元素，将数组分成两部分，分别排序；归并排序通过分治思想，将数组分成若干有序子序列，再两两合并成更大有序序列。然后比较两者的空间复杂度：快速排序原地排序，空间复杂度较低；归并排序需要额外空间，空间复杂度较高。最后根据这些差异，说明在什么情况下选择哪种算法更合适，例如当数据量较大且内存足够时，归并排序更稳定；当数据量较小或内存有限时，快速排序可能更优。4.答案：图是一种由顶点（Vertices）和边（Edges）组成的非线性数据结构。图中的顶点表示实体，边表示实体之间的关系。根据边的方向性，图可以分为有向图（DirectedGraph）和无向图（UndirectedGraph）；根据边是否带权值，图可以分为带权图（WeightedGraph）和无权图（UnweightedGraph）。图的两种基本表示方法是邻接矩阵（AdjacencyMatrix）和邻接表（AdjacencyList）。邻接矩阵是一个二维数组，用于表示图中顶点之间的连接关系，如果顶点i和顶点j之间有边，则矩阵的第i行第j列为1（无权图）或权值（带权图），否则为0或无穷大；邻接表是一种链表数组，每个链表对应一个顶点，链表中的节点表示与该顶点相邻的顶点，常用于表示稀疏图。解析思路：首先定义图的基本组成：顶点和边，并解释顶点和边分别代表什么。然后根据边的方向性，区分有向图和无向图；根据边是否带权值，区分带权图和无权图。接着详细解释两种表示方法：邻接矩阵，说明其本质是二维数组，如何表示顶点间是否存在边或边的权值；邻接表，说明其本质是链表数组，每个链表如何表示与顶点相邻的顶点。最后强调邻接表适用于稀疏图的原因，即可以节省存储空间。5.答案：动态规划（DynamicProgramming）是一种通过将原问题分解为若干子问题，并存储子问题的解来避免重复计算，从而高效求解原问题的算法设计方法。动态规划适用于具有最优子结构和重叠子问题性质的问题。最优子结构是指问题的最优解包含了其子问题的最优解；重叠子问题是指在问题的求解过程中，许多相同的子问题会被多次计算。动态规划解决问题的基本思路是：首先将问题分解为子问题，然后递归地求解子问题，并将子问题的解存储在一个表格中（通常是二维数组），避免重复计算；最后根据子问题的解构建原问题的解。动态规划的关键要素包括：确定状态、寻找状态转移方程、确定边界条件和计算顺序。解析思路：首先给出动态规划的定义，强调其核心是通过存储子问题解来避免重复计算。然后解释动态规划适用的条件：最优子结构和重叠子问题。解释最优子结构是指整体问题的最优解可以由子问题的最优解构成；重叠子问题是指求解过程中存在大量重复计算的子问题。接着阐述动态规划的基本思路：分解问题为子问题、递归求解子问题并存储、根据子问题解构建原问题解。最后说明动态规划的关键要素：状态的定义（如何表示子问题）、状态转移方程（如何由子问题解推导当前问题解）、边界条件（最简单子问题的解）和计算顺序（确保子问题在求解当前问题时已被计算）。二、编程题1.答案：可以使用快速选择（Quickselect）算法来高效地找到数组中第k大的元素。快速选择算法是快速排序的变种，其基本思想是：选择一个基准元素，将数组分成两部分，一部分所有元素都小于基准，另一部分所有元素都大于基准。如果基准的位置恰好是k-1，则直接返回基准元素；如果基准位置大于k-1，则在左侧子数组中继续查找；如果基准位置小于k-1，则在右侧子数组中继续查找。重复这个过程，直到找到第k大的元素。快速选择算法的平均时间复杂度为O(n)。解析思路：首先说明快速选择算法的基本思想，它是快速排序的变种，通过分区操作来定位第k大的元素。具体步骤如下：选择一个基准元素，对数组进行分区，使得基准左侧所有元素小于基准，右侧所有元素大于基准。计算基准在数组中的最终位置p。如果p==k-1，则基准就是第k大的元素，返回；如果p>k-1，则第k大的元素在基准左侧，需要在左侧子数组中继续查找；如果p<k-1，则第k大的元素在基准右侧，需要在右侧子数组中继续查找。重复上述过程，直到找到目标元素。分析其时间复杂度，由于每次分区都会排除一部分元素，且平均情况下每次分区都能将问题规模减半，因此平均时间复杂度为O(n)。2.答案：二叉树的深度优先遍历包括前序遍历、中序遍历和后序遍历。前序遍历的顺序是：访问根节点->遍历左子树->遍历右子树。中序遍历的顺序是：遍历左子树->访问根节点->遍历右子树。后序遍历的顺序是：遍历左子树->遍历右子树->访问根节点。以下是三种遍历的递归算法伪代码：//前序遍历voidpreorderTraversal(TreeNoderoot){if(root==null)return;visit(root);//访问根节点preorderTraversal(root.left);//遍历左子树preorderTraversal(root.right);//遍历右子树}//中序遍历voidinorderTraversal(TreeNoderoot){if(root==null)return;inorderTraversal(root.left);//遍历左子树visit(root);//访问根节点inorderTraversal(root.right);//遍历右子树}//后序遍历voidpostorderTraversal(TreeNoderoot){if(root==null)return;postorderTraversal(root.left);//遍历左子树postorderTraversal(root.right);//遍历右子树visit(root);//访问根节点}其中TreeNode是二叉树节点的定义，visit是对节点进行操作的函数。解析思路：首先明确三种深度优先遍历的顺序：前序遍历根-左-右，中序遍历左-根-右，后序遍历左-右-根。然后针对每种遍历，给出递归算法的伪代码。递归算法的基本结构是：检查当前节点是否为空（空则返回），否则按照遍历顺序依次递归遍历左子树和右子树，并在遍历到根节点时执行visit操作。前序遍历先访问根节点，再递归左子树和右子树；中序遍历先递归左子树，再访问根节点，最后递归右子树；后序遍历先递归左子树和右子树，最后访问根节点。3.答案：可以使用深度优先搜索（DFS）算法来判断一个无向图是否是连通图。具体步骤如下：从任意一个顶点出发，使用DFS遍历图，将所有可达的顶点标记为已访问。遍历结束后，如果所有顶点都已被访问，则图是连通的；否则，图是非连通的。DFS算法可以使用邻接矩阵或邻接表表示图。以下是使用邻接表表示图的DFS算法伪代码：voiddfs(GraphG,intv,booleanvisited[]){visited[v]=true;for(intw:G.adj(v)){if(!visited[w]){dfs(G,w,visited);}}}booleanisConnected(GraphG){booleanvisited[]=newboolean[G.V()];dfs(G,0,visited);//从顶点0出发for(intv=0;v<G.V();v++){if(!visited[v]){returnfalse;//存在未访问的顶点，图不连通}}returntrue;//所有顶点都已访问，图连通}其中Graph是图的表示，adj(v)返回顶点v的邻接顶点列表，V()返回图中的顶点数。解析思路：首先说明使用DFS算法判断图连通性的基本思想：从任意一个顶点出发，使用DFS遍历图，如果所有顶点都可达，则图连通。具体步骤如下：定义一个visited数组，用于标记顶点是否已被访问。从任意一个顶点v出发，调用dfs(v,visited)。在dfs函数中，将顶点v标记为已访问，然后遍历顶点v的所有邻接顶点w，如果w未被访问，则递归调用dfs(w,visited)。遍历结束后，检查visited数组，如果存在未访问的顶点，则图不连通；否则，图连通。DFS算法可以使用邻接矩阵或邻接表表示图，这里以邻接表为例给出伪代码。4.答案：KMP算法（Knuth-Morris-Pratt算法）是一种高效的字符串匹配算法，其基本思想是利用已经匹配成功的部分信息，避免重复匹配。KMP算法的关键在于构建一个部分匹配表（PartialMatchTable，也称为失败函数或前缀函数），该表记录了模式串的前缀和后缀相匹配的长度。KMP算法的步骤如下：首先构建部分匹配表；然后使用部分匹配表进行字符串匹配。以下是KMP算法的伪代码：//构建部分匹配表voidcomputeLPSArray(StringP,intM,intLPS[]){intlen=0;LPS[0]=0;//LPS[0]总是0inti=1;while(i<M){if(P[i]==P[len]){len++;LPS[i]=len;i++;}else{if(len!=0){len=LPS[len-1];}else{LPS[i]=0;i++;}}}}//KMP匹配算法voidKMPSearch(StringS,StringP){intN=S.length();intM=P.length();intLPS[]=newint[M];computeLPSArray(P,M,LPS);inti=0;//S的索引intj=0;//P的索引while(i<N){if(P[j]==S[i]){i++;j++;}if(j==M){System.out.println("Foundpatternatindex"+(i-j));j=LPS[j-1];}elseif(i<N&&P[j]!=S[i]){if(j!=0){j=LPS[j-1];}else{i=i+1;}}}}其中S是文本串，P是模式串，LPS是部分匹配表。解析思路：首先说明KMP算法的基本思想，即利用部分匹配表避免重复匹配。KMP算法的核心是构建部分匹配表LPS，LPS[i]表示模式串P的前i个字符中，最长的相同的前缀和后缀的长度。构建LPS表的算法如下：初始化len=0和LPS[0]=0。遍历模式串P，对于每个字符P[i]，如果P[i]==P[len]，则len++，LPS[i]=len，i++；否则，如果len!=0，则len=LPS[len-1]；否则，LPS[i]=0，i++。使用LPS表进行字符串匹配的算法如下：初始化两个指针i和j，分别指向文本串S和模式串P的起始位置。遍历文本串S，如果S[i]==P[j]，则i++和j++；如果j==M，则找到匹配，输出匹配位置，然后j=LPS[j-1]；如果i<N且S[i]!=P[j]，则如果j!=0，则j=LPS[j-1]；否则，i++。5.答案：可以使用KMP算法或暴力匹配算法来找出模式串P在文本串S中的所有出现位置。KMP算法如上一题所述，其基本思想是利用部分匹配表避免重复匹配。暴力匹配算法的基本思想是：对于文本串S中的每个位置i，检查以i开始的子串是否与模式串P相等。以下是暴力匹配算法的伪代码：void暴力匹配(StringS,StringP){intN=S.length();intM=P.length();for(inti=0;i<=N-M;i++){intj=0;while(j<M&&S[i+j]==P[j]){j++;}if(j==M){System.out.println("Foundpatternatindex"+i);}}}其中S是文本串，P是模式串。解析思路：首先说明可以使用KMP算法或暴力匹配算法来找出模式串P在文本串S中的所有出现位置。KMP算法的实现如上一题所述，这里不再赘述。暴力匹配算法的基本思想是：遍历文本串S的每个位置i，以i为起始位置，检查子串S[i...i+M-1]是否与模式串P相等。如果相等，则找到匹配，输出匹配位置。具体步骤如下：初始化两个指针i和j，分别指向文本串S和模式串P的起始位置。遍历文本串S，对于每个位置i，初始化j=0。比较S[i+j]和P[j]，如果相等，则j++；如果j==M，则找到匹配，输出匹配位置；如果S[i+j]!=P[j]，则j=0。重复上述过程，直到i>=N-M。这种方法的时间复杂度为O(N*M)。三、设计题1.答案：可以设计一个哈希表（HashTable）来存储图书信息。哈希表是一种通过哈希函数将键（Key）映射到数组索引的数据结构，用于实现快速的数据查找。哈希表的组成元素包括：哈希函数、数组（用于存储数据）和链表（用于处理冲突）。图书信息可以作为键，存储在哈希表中。每个图书信息可以包含以下字段：图书编号（BookID，作为键）、书名（Title）、作者（Author）、出版日期（PublishDate）、分类号（Category）。哈希表的元素可以是一个包含这些字段的类或结构体。哈希表的键可以是图书编号，通过哈希函数将图书编号映射到数组的索引，从而快速查找图书信息。如果发生冲突（即两个不同的图书编号映射到同一个数组索引），可以使用链表法或开放地址法来处理冲突。解析思路：首先说明使用哈希表来存储图书信息的原因，哈希表可以实现快速的数据查找。哈希表的基本组成包括哈希函数、数组和链表。哈希函数用于将键映射到数组的索引，数组用于存储数据，链表用于处理冲突。图书信息可以作为键，存储在哈希表中。每个图书信息包含图书编号、书名、作者、出版日期和分类号等字段。哈希表的键可以是图书编号，通过哈希函数将图书编号映射到数组的索引，从而实现快速查找。如果发生冲突，可以使用链表法或开放地址法来处理冲突。链表法将具有相同哈希值的数据存储在同一个链表中；开放地址法将冲突的数据存储在数组中的其他位置。2.答案：可以使用广度优先搜索（BFS）算法或Dijkstra算法（如果图带权且要求最短路径）来找到两个人之间的最短路径。BFS算法适用于无权图，其基本思想是：从起点出发，逐层遍历图中的顶点，直到找到终点。BFS算法的步骤如下：首先创建一个队列，将起点加入队列，并标记为已访问。然后循环执行以下操作：从队列中取出一个顶点，检查是否是终点，如果是，则找到最短路径；否则，遍历该顶点的所有邻接顶点，将未访问的邻接顶点加入队列，并标记为已访问。Dijkstra算法适用于带权图，其基本思想是：维护一个距离表，记录起点到每个顶点的最短距离，初始时起点到自身的距离为0，到其他顶点的距离为无穷大。然后每次从距离表中选择距离起点最近的顶点，更新其邻接顶点的距离，直到找到终点。以下是使用BFS算法的伪代码：voidBFS(GraphG,intstart,intend){QueueQ=newQueue();booleanvisited[]=newboolean[G.V()];intparent[]=newint[G.V()];//记录路径Q.enqueue(start);visited[start]=true;while(!Q.isEmpty()){intv=Q.dequeue();if(v==end){//找到终点，回溯路径printPath(parent,end);return;}for(intw:G.adj(v)){if(!visited[w]){Q.enqueue(w);visited[w]=true;parent[w]=v;//记录父节点}}}}其中Graph是图的表示，adj(v)返回顶点v的邻接顶点列表，V()返回图中的顶点数，Q是队列，visited是访问标记数组，parent记录路径。解析思路：首先说明可以使用BFS算法或Dijkstra算法来找到两个人之间的最短路径。BFS算法适用于无权图，其基本思想是逐层遍历图中的顶点，直到找到终点。具体步骤如下：创建一个队列，将起点加入队列，并标记为已访问。然后循环执行以下操作：从队列中取出一个顶点，检查是否是终点，如果是，则找到最短路径；否则，遍历该顶点的所有邻接顶点，将未访问的邻接顶点加入队列，并标记为已访问。Dijkstra算法适用于带权图，其基本思想是维护一个距离表，记录起点到每个顶点的最短距离，初始时起点到自身的距离为0，到其他顶点的距离为无穷大。然后每次从距离表中选择距离起点最近的顶点，更新其邻接顶点的距离，直到找到终点。这里以BFS算法为例给出伪代码，并说明如何记录路径。3.答案：可以使用Apriori算法来发现大规模数据集中的频繁项集。Apriori算法的基本思想是：频繁项集的所有非空子集也必须是频繁项集。基于这个性质，Apriori算法首先找出所有频繁1-项集（即单个项出现的频率超过最小支持度阈值的项集），然后通过连接和剪枝操作生成候选k-项集，并计算其支持度，筛选出频繁k-项集。重复这个过程，直到无法找到更长的频繁项集。以下是Apriori算法的伪代码：//找出所有频繁1-项集Frequent1=scanDataset(D,minSupport);FrequentItemsets=Frequent1;k=2;while(FrequentItemsets.size()>0){//生成候选k-项集CandidatesK=generateCandidates(FrequentItemsets,k);//计算候选k-项集的支持度FrequentK=scanDataset(D,CandidatesK,minSupport);//如果没有频繁k-项集，则结束if(FrequentK.size()==0){break;}//将频繁k-项集加入列表FrequentItemsets=FrequentItemsetsunionFrequentK;k++;}其中D是数据集，minSupport是最小支持度阈值，scanDataset是扫描数据集并计算项集支持度的函数，generateCandidates是生成候选k-项集的函数。解析思路：首先说明可以使用Apriori算法来发现大规模数据集中的频繁项集。Apriori算法的核心思想是频繁项集的所有非空子集也必须是频繁项集。基于这个性质，Apriori算法首先找出所有频繁1-项集，即单个项出现的频率超过最小支持度阈值的项集。然后通过连接和剪枝操作生成候选k-项集，并计算其支持度，筛选出频繁k-项集。重复这个过程，直到无法找到更长的频繁项集。具体步骤如下：初始化k=2，FrequentItemsets为空列表。循环执行以下操作：生成候选k-项集，计算候选k-项集的支持度，筛选出频繁k-项集，将频繁k-项集加入FrequentItemsets。如果FrequentItemsets为空，则结束循环。这里给出Apriori算法的伪代码。4.答案：可以使用协同过滤（CollaborativeFiltering）算法来推荐商品。协同过滤算法的基本思想是：根据用户的历史行为或其他用户的相似性来推荐商品。协同过滤算法主要包括两种类型：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。基于用户的协同过滤的基本思想是：找到与目标用户兴趣相似的其他用户，然后将这些相似用户喜欢的商品推荐给目标用户。基于物品的协同过滤的基本思想是：找到与目标用户喜欢的商品相似的物品，然后将这些相似物品推荐给目标用户。以下是基于用户的协同过滤算法的伪代码：//基于用户的协同过滤voiduserBasedCollaborativeFiltering(UserItemMatrixR,intuser,intnumNeighbors,intnumRecommendations){//计算用户相似度doublesimilarity[][]=calculateSimilarity(R);//找到与目标用户最相似的numNeighbors个用户intneighbors[]=findNeighbors(similarity,user,numNeighbors);//推荐商品Maprecommendations=newMap();for(intneighbor:neighbors){for(intitem:R.getRow(neighbor)){if(!R.hasItem(user,item)){recommendations.put(item,recommendations.get(item)+similarity[user][neighbor]);}}}//对推荐商品按得分排序，并返回前numRecommendations个商品List推荐商品=recommendations.keySet().toArray();Arrays.sort(推荐商品,newComparator(){publicintcompare(Objecto1,Objecto2){returnDpare(recommendations.get(o2),recommendations.get(o1));}});returnArrays.copyOfRange(推荐商品,0,numRecommendations);}其中R是用户-物品评分矩阵，user是目标用户，numNeighbors是邻居数量，numRecommendations是推荐商品数量，calculateSimilarity是计算用户相似度的函数，findNeighbors是找到最相似用户的函数。解析思路：首先说明可以使用协同过滤算法来推荐商品。协同过滤算法的基本思想是：根据用户的历史行为或其他用户的相似性来推荐商品。协同过滤算法主要包括两种类型：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。基于用户的协同过滤的基本思想是：找到与目标用户兴趣相似的其他用户，然后将这些相似用户喜欢的商品推荐给目标用户。基于物品的协同过滤的基本思想是：找到与目标用户喜欢的商品相似的物品，然后将这些相似物品推荐给目标用户。这里以基于用户的协同过滤算法为例给出伪代码，并说明算法的主要步骤：首先计算用户相似度，然后找到与目标用户最相似的邻居，最后根据邻居的喜好推荐商品。推荐商品时，需要排除目标用户