设计一个电影推荐系统，其功能是为用户推荐电影。 •推荐规则：查找与该用户爱好最相似的用户，即两个用户之间共同喜欢的电影数最多，然后从那个用户喜欢的电影中选取当前用户还没有看过的电影，进行推荐。 •要求： 1）输入：模拟已有用户的历史数据，已有用户数据由系统随机生成，存储格式为： {用户1:{电影名称1，电影名称2，...}，用户2：｛...｝}，输入用户数据，存储格式为：{电影名称1，电影名称2，...} 2）输出：推荐的电影。

要实现电影推荐系统，你可以照以下步骤进行设计和编： 1. 计算间的相似度：可以使用余弦相度来衡量用户间的相似度。据输入的用户数据，计算对用户之间的相似度2. 找到最相似的：根据计算得到的相似度找到与当前用户相似的用户。 3. 根最相似用户的喜好，推荐未过的电影：历最相似用户喜欢的电影，于当前用户未看的电影，进行推荐。 下面是简单的Python示例代码，现了上述步： ```python import math #生成随机的用户数据 def_user_data(num_users): user_data = {} i in range(num_users): movies set(['movie{}'.format) for j in range1, 11)]) # 假设每个用户喜欢的电影为movie1movie10 num_movies = random(1, 7) #机选择每个用户过的电影数量 user['user{}'.format(i+1)] set(random.sample(movies num_movies)) return user_data 计算两个用户的相似度（余相似度） def_similarity(user1, user2): common_movies user1 & user2 # 两个用户共同喜欢的电 similarity = len(common_movies) math.sqrt(len(user1 * len(user2)) return similarity # 找到与当前用户最似的用户 def find_similar(user_data, current_user max_similarity = similar_user = for user, in user_data.items(): if user current_user: continue similarity = compute(user_data[current_user], movies) similarity > max_similarity: max_similarity = similarity similar_user = user return similar # 推荐未过的电影 def recommend_movies(user_data, current_user): similar_user = findilar_user(user_data,_user) if similar is None: return movies_to_recommend = user_data[s_user] - user_data_user] # 类为集合的差集 list(movies_to_recommend) # 测试 num_users = user_data = generate_data(num_users) current = 'user1' # 假当前用户为user1recommended_movies = recommend_movies(user_data current_user) print(recommended_movies) ` 这段代码使用随机生成的用户数据，你可以根据己的实际需求替换真实的用户数据函数`recommend_movies`收用户数据和当前作为参数，并返回荐的电影列表。 请注意这只是一个简的示例，实际的电推荐系统可能需要更复杂的算法数据处理。 [2023-12-18 15:40:50 | AI写代码神器 | 1604点数解答]