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。 用python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。

好的，对于这个问题，我们可以首先读入数据集并进行预处理，然后使用KNN算法来寻找与新用户最相似的若干个用户，并基于这些用户对电影的评分来为该新用户推荐电影。

以下是代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cosine
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

# 读入数据集
ratings = pd.read_csv('ratings.csv')

# 构建电影-用户评分矩阵
ratings_matrix = ratings.pivot_table(index=['movieId'], columns=['userId'], values='rating')

# 填充缺失值
ratings_matrix = ratings_matrix.fillna(0)

# 计算用户相似性矩阵
user_similarity = 1 - cosine(ratings_matrix)

# 使用KNN算法寻找与新用户最相似的5个用户
knn = NearestNeighbors(n_neighbors=5, metric='cosine')
knn.fit(ratings_matrix)
query = ratings_matrix.iloc[:,0].values.reshape(1, -1)
distances, indices = knn.kneighbors(query)

# 提取与新用户最相似的5个用户的电影评分数据
similar_users_ratings = ratings_matrix.iloc[:,indices[0]].values

# 计算每部电影的平均评分
mean_ratings = np.mean(similar_users_ratings, axis=1)

# 推荐评分最高的电影
movie_index = np.argmax(mean_ratings)
recommended_movie = ratings_matrix.index[movie_index]

print('推荐给新用户的电影ID为：', recommended_movie)

注意，这里需要将数据集中的用户ID和电影ID转换为数字索引，以便于构建电影-用户评分矩阵。同时，我们使用余弦相似度来计算用户相似性，使用KNN算法来寻找与新用户最相似的5个用户，推荐评分最高的电影。