基于springboot的电影售票及管理系统，推荐算法为基于用户的协同过滤算法，根据用户对影片的评分计算用户相似度。1，写出计算用户相似度的代码，使用皮尔逊相关系数，并对代码进行详细说明。2，写出算法代码及流程，作详细说明

1. 计算用户相似度的代码：

public class UserSimilarity {
    /**
     * 计算用户之间的相似度
     * @param user1 用户1
     * @param user2 用户2
     * @param ratings 用户对电影的评分
     * @return 用户相似度
     */
    public static double pearsonSimilarity(String user1, String user2, Map<String, Map<String, Double>> ratings) {
        // 获取用户1和用户2均评价过的电影
        Set<String> commonMovies = new HashSet<>(ratings.get(user1).keySet());
        commonMovies.retainAll(ratings.get(user2).keySet());
        // 如果两个用户没有共同评价的电影则相似度为0
        if (commonMovies.size() == 0) {
            return 0;
        }
        // 计算两个用户的电影评分的平均值
        double avgRating1 = 0, avgRating2 = 0;
        for (String movie : commonMovies) {
            avgRating1 += ratings.get(user1).get(movie);
            avgRating2 += ratings.get(user2).get(movie);
        }
        avgRating1 /= commonMovies.size();
        avgRating2 /= commonMovies.size();
        // 计算皮尔逊相关系数
        double numerator = 0, denominator1 = 0, denominator2 = 0;
        for (String movie : commonMovies) {
            numerator += (ratings.get(user1).get(movie) - avgRating1) * (ratings.get(user2).get(movie) - avgRating2);
            denominator1 += Math.pow(ratings.get(user1).get(movie) - avgRating1, 2);
            denominator2 += Math.pow(ratings.get(user2).get(movie) - avgRating2, 2);
        }
        double denominator = Math.sqrt(denominator1) * Math.sqrt(denominator2);
        if (denominator == 0) {
            return 0;
        }
        return numerator / denominator;
    }
}

上述代码中，使用了皮尔逊相关系数来计算用户之间的相似度。皮尔逊相关系数是一种常用的相似度度量方法，它可以衡量两个变量之间的线性相关程度，其值范围在-1到1之间，-1表示完全负相关，0表示不相关，1表示完全正相关。

在计算用户相似度时，首先找到两个用户均评价过的电影，计算这些电影的评分的平均值，然后根据公式计算皮尔逊相关系数。如果两个用户没有共同评价的电影，则相似度为0。

2. 基于用户的协同过滤算法代码及流程说明：

基于用户的协同过滤算法是一种常用的推荐算法，它的基本思想是通过计算用户之间的相似度，来预测用户对未评价过的电影的评分。算法流程如下：

1. 对于每个用户，计算其与其他所有用户的相似度。
2. 对于每个未评价过的电影，预测用户对该电影的评分。
3. 推荐评分最高的电影给用户。

下面是基于用户的协同过滤算法的代码实现：

public class UserCF {
    /**
     * 基于用户的协同过滤算法
     * @param user 用户
     * @param ratings 用户对电影的评分
     * @param N 推荐电影的数量
     * @param K 相似用户的数量
     * @return 推荐电影及其评分
     */
    public static Map<String, Double> recommend(String user, Map<String, Map<String, Double>> ratings, int N, int K) {
        // 计算用户之间的相似度
        Map<String, Double> similarities = new HashMap<>();
        for (String otherUser : ratings.keySet()) {
            if (!otherUser.equals(user)) {
                double similarity = UserSimilarity.pearsonSimilarity(user, otherUser, ratings);
                similarities.put(otherUser, similarity);
            }
        }
        // 找到相似度最高的K个用户
        List<Map.Entry<String, Double>> sortedSimilarities = new ArrayList<>(similarities.entrySet());
        Collections.sort(sortedSimilarities, new Comparator<Map.Entry<String, Double>>() {
            @Override
            public int compare(Map.Entry<String, Double> o1, Map.Entry<String, Double> o2) {
                return o2.getValue().compareTo(o1.getValue());
            }
        });
        List<String> topKUsers = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < K && i < sortedSimilarities.size(); i++) {
            topKUsers.add(sortedSimilarities.get(i).getKey());
        }
        // 找到K个相似用户评价过但当前用户未评价的电影
        Set<String> recommendedMovies = new HashSet<>();
        for (String otherUser : topKUsers) {
            for (String movie : ratings.get(otherUser).keySet()) {
                if (!ratings.get(user).containsKey(movie)) {
                    recommendedMovies.add(movie);
                }
            }
        }
        // 对推荐电影进行评分预测
        Map<String, Double> scores = new HashMap<>();
        for (String movie : recommendedMovies) {
            double numerator = 0, denominator = 0;
            for (String otherUser : topKUsers) {
                if (ratings.get(otherUser).containsKey(movie)) {
                    double similarity = similarities.get(otherUser);
                    double rating = ratings.get(otherUser).get(movie);
                    numerator += similarity * rating;
                    denominator += similarity;
                }
            }
            if (denominator != 0) {
                scores.put(movie, numerator / denominator);
            }
        }
        // 找到评分最高的N个电影
        List<Map.Entry<String, Double>> sortedScores = new ArrayList<>(scores.entrySet());
        Collections.sort(sortedScores, new Comparator<Map.Entry<String, Double>>() {
            @Override
            public int compare(Map.Entry<String, Double> o1, Map.Entry<String, Double> o2) {
                return o2.getValue().compareTo(o1.getValue());
            }
        });
        Map<String, Double> recommendedMoviesWithScores = new LinkedHashMap<>();
        for (int i = 0; i < N && i < sortedScores.size(); i++) {
            recommendedMoviesWithScores.put(sortedScores.get(i).getKey(), sortedScores.get(i).getValue());
        }
        return recommendedMoviesWithScores;
    }
}

上述代码中，首先计算当前用户与其他用户之间的相似度，找到相似度最高的K个用户。然后找到这K个相似用户评价过但当前用户未评价的电影，并对这些电影进行评分预测。最后找到评分最高的N个电影推荐给用户。

需要注意的是，在实际应用中，需要对用户相似度和电影评分进行加权处理，以提高推荐的准确性。