假设已有若干用户名字及其喜欢的电影清单，现有某用户，已看过并喜欢一些电影，现在想找个新电影看看，又不知道看什么好。写一个简单的Python程序来帮助他。

为了编写一个简单的Python程序帮助这位用户推荐电影，我们可以利用一个数据结构，比如字典，存储每个用户的姓名、喜欢的电影列表以及他们对每部电影的好感度（如评分或标记）。这里我们假设好感度越高表示越喜欢。下面是一个简化的示例：

class User:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        # 喜欢的电影字典，电影名作为键，喜好程度作为值
        self.favorite_movies = {}

def recommend_movie(user, all_movies):
    user_rating = user.favorite_movies.values()  # 用户所有喜欢电影的总好评度
    most_popular = max(all_movies, key=all_movies.get)  # 所有电影中评分最高的
    if user_rating:  # 如果用户有评分记录
        similarity = sum(user_rating) / len(user_rating)  # 计算用户平均喜好度
        if all_movies[most_popular] > similarity:  # 推荐评分超过平均喜好的电影
            return most_popular
    else:  # 对于无评级用户，随机选择热门电影
        return most_popular

# 示例数据
users = {
    "Alice": {"Inception": 4.5, "The Shawshank Redemption": 4.0},
    "Bob": {"Avengers": 3.8, "Pulp Fiction": 4.2}
}

all_movies = {
    "Inception": 4.8,
    "The Shawshank Redemption": 4.9,
    "Avengers": 4.5,
    "Pulp Fiction": 4.7,
    "Matrix": 4.6
}

user = "Bob"  # 想要推荐的用户
new_movie = recommend_movie(users[user], all_movies)
print(f"For user {user}, we recommend the movie '{new_movie}'.")