推荐系统是根据已有的用户购买商品的信息对用户进行商品推荐，最常用的推荐方式请任选其中一种推荐方法完成电影的推荐。就是基于关联规则或协同过滤的推荐方式。协同过滤的推荐方式可以分为基于物品的协同过滤和基于用户的协同过滤。基于用户的协同过滤示意图如下所示：

是的，基于用户的协同过滤是一种常用的推荐算法之一。其推荐流程如下：

1. 收集用户对电影的历史评分数据，建立一个电影评分矩阵。

2. 选择一个目标用户，找出与该用户历史评分相似度高的其他用户。

3. 对筛选出的相似用户，找出他们喜欢的、目标用户尚未观看过的电影，这些电影即为推荐的电影。

具体实现时，可以采用以下步骤：

1. 使用某种相似度度量方法，如皮尔逊相关系数、余弦相似度等，计算目标用户与其他用户之间的相似度。

2. 找出与目标用户相似度最高的K个用户，这些用户称为“近邻”。

3. 对于每个近邻用户，找出他们喜欢的、目标用户尚未观看过的电影，可以使用加权平均等方法计算电影的推荐度。

4. 将所有推荐电影按照推荐度排序，并推荐给目标用户。

需要注意的是，该方法的推荐结果可能存在“冷启动问题”，即对于新用户或新电影，无法进行有效的推荐。因此，我们可以采用其他方法如基于内容的推荐、热门推荐等，来解决这个问题。