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。

可以使用以下的步骤来设计电影推荐系统： 1. 定义和存储用户历史数据。 可以使用一个字典来表示个用户及其喜欢的电影列表。，使用一个名为user_movies`的字典来存用户数据。 2. 计算用户间的相似度。 - 可以通过较两个用户喜欢的电影来计他们之间的似度。可以使用Jaccard似度系数来衡量共同喜欢电影数量。 3. 查找当前用户最相似的用户。 - 遍所有用户，计算用户与其他用户之间的相度。找到最相似的用户。 4 从相似用户喜欢的电影中取当前用户未看过的电进行推荐。 下面是一个例的Python代码实现： ``` def recommend_movies(user, input_movies): # 计算个用户与输入用户之间的似度 similarities = {} for user movies in user_movies.items(): common_movies = set_movies) & set(m) similarity = len_movies) similarities[user] = similarity # 找到与当前用户似度最高的用户 _similar_user = max(similarities key=similarities.get) 从最相似用户喜欢电影中选取用户未看过的电影进行荐 recommended_movies = [] for movie user_movies[most_similar_user]: if movie in input_movies: recommended_movies.append) return recommended_movies # 模拟已有用户历史数据 user_movies = { 'user1': ['movie1',movie2', 'movie'], 'user2': ['movie', 'movie3', 'movie4 'user3': ['movie1 'movie3', '5'], } # 输入数据 input_movies =movie1', 'movie'] # 进行推荐 recommendations = recommend(user_movies, input_moviesprint(recommendations) ` 该示例代码字典存储用户的历史数据，并通过算相似度找到最相似的用户然后从最相似用户喜欢的电中选取当前用户看过的电影进行推荐最后将推荐电影列表打印出来。 [2023-12-18 15:43:31 | AI写代码神器 | 1173点数解答]