基于协同过滤的智能推荐 推荐系统是根据已有的用户购买商品的信息对用户进行商品推荐，最常用的推荐方式就是基于关联规则或协同过滤的推荐方式。协同过滤的推荐方式可以分为基于物品的协同过滤和基于用户的协同过滤。请任选其中一种推荐方法完成电影的推荐。用python完成

好的，我可以为你提供一个基于物品的协同过滤推荐的示例代码，你可以根据自己的数据集进行修改：

import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 读取数据集
ratings_data = pd.read_csv('ratings.csv')
movies_data = pd.read_csv('movies.csv')

# 将数据集进行合并
movie_ratings_data = pd.merge(ratings_data, movies_data, on='movieId')

# 对数据集进行预处理
movie_user_ratings = pd.pivot_table(movie_ratings_data, index='title', columns='userId', values='rating')

# 对数据集进行相似度计算
similarity_matrix = cosine_similarity(movie_user_ratings.fillna(0).T)

# 为指定用户进行电影推荐
def recommend_movies(user_id):
    user_ratings = ratings_data[ratings_data['userId'] == user_id]
    # 获取用户评分过的电影
    user_rated_movies = user_ratings['title'].tolist()
    # 计算每部电影的推荐得分
    scores = movie_user_ratings.drop(user_ratings.index).apply(lambda x: x.dot(user_ratings.set_index('title')['rating']), axis=1) / user_ratings['rating'].sum()
    # 过滤已经评分的电影
    scores = scores.drop(user_rated_movies)
    # 返回推荐得分最高的10部电影
    return scores.sort_values(ascending=False)[:10].index.tolist()

# 测试推荐结果
user_id = 1
recommended_movies = recommend_movies(user_id)
print(f"为用户{user_id}推荐的电影为：{recommended_movies}")

以上代码中，我们使用了基于物品的协同过滤算法，首先对数据集进行合并和预处理，然后计算电影之间的相似度，最后为指定用户推荐电影。你可以根据自己的数据集进行修改和优化。