写基于用户协同过滤推荐算法的代码

我可以为您提供基于用户协同过滤推荐算法的代码示例。以下是一个简单的Python代码示例：

import numpy as np

def get_user_ratings(user_id):
    # 获取特定用户的评分数据
    # 返回值是一个字典，键是电影id，值是评分
    pass

def get_movie_ratings(movie_id):
    # 获取特定电影的评分数据
    # 返回值是一个字典，键是用户id，值是评分
    pass

def get_similar_users(user_id, num_users, min_common_movies):
    # 获取与给定用户评分相似的用户列表
    # num_users是返回的用户数量
    # min_common_movies是这些用户必须共同评价的电影数量
    pass

def get_recommendations(user_id, num_movies):
    # 获取给定用户的电影推荐列表
    # num_movies是返回的电影数量
    user_ratings = get_user_ratings(user_id)
    similar_users = get_similar_users(user_id, num_users=10, min_common_movies=5)
    
    # 计算权重加权平均评分
    weighted_ratings = []
    for movie_id in range(num_movies):
        movie_ratings = []
        for similar_user in similar_users:
            if movie_id in get_user_ratings(similar_user):
                movie_ratings.append(get_user_ratings(similar_user)[movie_id])
        if len(movie_ratings) >= 3:
            movie_mean = np.mean(movie_ratings)
            # 计算给定用户对该电影的评分偏差
            deviation = 0
            if movie_id in user_ratings:
                deviation = user_ratings[movie_id] - movie_mean
            weighted_ratings.append((movie_id, movie_mean + deviation*0.1))
    # 对加权评分进行排序，并返回前num_movies个电影
    weighted_ratings.sort(reverse=True, key=lambda x: x[1])
    return [movie_id for (movie_id, _) in weighted_ratings[:num_movies]]

该示例代码实现了一个简单的协同过滤推荐算法，并使用Python的numpy库进行矩阵计算。但是需要注意的是，实际应用中可能需要对该算法进行更多的优化和改进，以提高推荐准确度和效率。