例を挙げて説明します。
たとえば、A,B,Cという3ユーザがいて、それぞれじゃんけんでグーチョキパーを出す確率が、

A: 20 30 50
B: 60 20 20
C: 20 40 40

だとします。(数字は%で、トータルは100%固定)

この場合、AとBよりAとCのほうが似た手を出すといえると思うので、
Cというユーザをレコメンドしたいです。

これを毎回計算すると、計算量が多く速度が出ないのではと懸念しています。
ユーザごとの類似度を事前に計算しておき、別テーブルに格納するなどは思いつくのですが、
他によい手法等ありましたら教えて頂きたいです。

ポイントとしては、

  1. トータルの値は固定で、カラム数も決まっている(今回でいうと、グーチョキパーを集計すると100%)
  2. 機能としては類似ユーザをレコメンドするのみ
  3. ユーザ数は1万人ほど

という感じです。

動作サーバはまだ決めていないので、スペックは出せません。
言語としてはPythonかRubyで、Webサービスを考えています。
よろしくお願いします。