基于springboot的电影售票及管理系统，设计一个基于物品的协同过滤算法。根据用户购买的电影票类型进行推荐。后端使用的是springboot和mybatisplus。1：说明算法思路:。2：写出算法的详细代码，以及代码的注解。3：需要写清楚controler，service，impl，dao，mappeer中的代码

1. 算法思路：

物品协同过滤算法是一种基于物品相似性的推荐算法，其基本思想是通过分析用户的历史行为，发现用户对某些物品的偏好，然后找到与这些物品相似的其他物品，将这些物品推荐给用户。具体来说，该算法包括以下几个步骤：

1）计算物品之间的相似度，可以使用余弦相似度、皮尔逊相似度等方法。

2）根据用户的历史行为，找到用户已经购买或评价过的物品，并计算这些物品与其他物品的相似度得分。

3）根据相似度得分，推荐与用户喜欢的物品相似的其他物品。

在电影售票及管理系统中，可以根据用户购买的电影票类型进行推荐，即将与用户购买的电影相似的其他电影推荐给用户。

2. 算法代码及注解：

// 定义物品相似度矩阵
Map<Integer, Map<Integer, Double>> itemSimMatrix = new HashMap<>();

// 计算物品相似度矩阵
public void calculateSimilarity() {
    // 获取所有电影的ID列表
    List<Integer> movieIds = movieDao.getAllMovieIds();
    for (Integer movieId1 : movieIds) {
        for (Integer movieId2 : movieIds) {
            if (movieId1.equals(movieId2)) {
                continue;
            }
            // 获取两个电影的类型列表
            List<String> typeList1 = movieDao.get