以下是一个用户对电影的评分记录数据集： 用户ID 电影ID 评分 1 101 5.0 1 102 4.0 1 103 3.5 2 101 2.0 2 102 2.5 2 103 5.0 2 104 4.0 3 101 2.5 3 103 2.0 3 104 4.5 3 105 4.0 4 102 3.0 4 103 4.0 4 105 3.5 5 101 3.0 5 102 4.0 5 104 2.0 其中，每行记录代表一位用户对一部电影的评分。例如，第一行记录表示用户ID为1的用户对电影ID为101的电影评分为5.0分。 设计一个KNN算法模型来实现电影推荐功能，并使用该模型为一位新用户推荐电影。假设这位新用户已经对一些电影进行了评分，你需要基于这些评分来为他推荐一部电影。 提示：可以考虑使用基于用户的协同过滤方法来实现该推荐系统。具体来说，可以使用KNN算法来寻找与该新用户最相似的若干个用户，然后基于这些用户对电影的评分来为该新用户推荐电影。给出代码

以下是一个基于用户的KNN算法模型的代码实现，用于实现电影推荐功能：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

# 建立电影评分数据集
ratings = np.array([
    [1, 101, 5.0],
    [1, 102, 4.0],
    [1, 103, 3.5],
    [2, 101, 2.0],
    [2, 102, 2.5],
    [2, 103, 5.0],
    [2, 104, 4.0],
    [3, 101, 2.5],
    [3, 103, 2.0],
    [3, 104, 4.5],
    [3, 105, 4.0],
    [4, 102, 3.0],
    [4, 103, 4.0],
    [4, 105, 3.5],
    [5, 101, 3.0],
    [5, 102, 4.0],
    [5, 104, 2.0]
])

# 将数据集按照用户ID排序
ratings = ratings[ratings[:, 0].argsort()]

# 获取用户ID和电影ID的列表
user_ids = list(set(ratings[:, 0]))
movie_ids = list(set(ratings[:, 1]))

# 创建用户-电影评分矩阵
num_users = len(user_ids)
num_movies = len(movie_ids)
ratings_matrix = np.zeros((num_users, num_movies))
for rating in ratings:
    user_idx = user_ids.index(rating[0])
    movie_idx = movie_ids.index(rating[1])
    ratings_matrix[user_idx, movie_idx] = rating[2]

# 计算用户之间的相似度
k = 3 # 设置K值，寻找与新用户最相似的K个用户
nn = NearestNeighbors(metric='cosine')
nn.fit(ratings_matrix)
similarities, indices = nn.kneighbors(ratings_matrix[-1, :].reshape(1, -1), n_neighbors=k+1)

# 获取K个最相似的用户的评分
similar_ratings = np.zeros((k, num_movies))
for i, idx in enumerate(indices[0][1:]):
    similar_ratings[i, :] = ratings_matrix[idx, :]

# 计算每部电影的平均评分
mean_ratings = np.nanmean(ratings_matrix, axis=0)

# 根据相似用户的评分计算每部电影的加权平均评分
weighted_ratings = np.multiply(similar_ratings.T, similarities.T).sum(axis=1)
weighted_mean_ratings = weighted_ratings / np.sum(similarities)

# 推荐一部评分最高的电影
movie_idx = np.nanargmax(weighted_mean_ratings)
recommended_movie_id = movie_ids[movie_idx]

这个代码将电影评分数据集转换为用户-电影评分矩阵，然后使用基于用户的协同过滤方法来计算与新用户最相似的K个用户，并基于这些用户对电影的评分来为新用户推荐一部电影。在这个例子中，我们使用余弦相似度作为相似度度量，然后计算每部电影的加权平均评分来选择推荐的电影。