def content_based_recommendation(name,consine_sim=cosine_sim): idx=indices[name] sim_scores=list(enumerate(cosine_sim[idx])) sim_scores=sorted(sim_scores,key=lambda x:x[1]) sim_scores=sim_scores[1:11] food_indices=[i[0]for i in sim_scores] return food['name'].iloc[food_indices]

这是一个基于内容的推荐算法，输入参数为食物名称和余弦相似度矩阵（默认为cosine_sim）。该算法会根据输入的食物名称找到对应的索引idx，并计算该食物与其他所有食物的相似度，并将结果存储在列表sim_scores中。然后，将sim_scores按照相似度从小到大进行排序，取前10个相似度最高的食物，并将它们的索引存储在列表food_indices中。最后，返回这10个食物的名称。