使用knn算法代码实现：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。 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。

以下是使用KNN算法实现电影推荐的代码实现：

import numpy as np
import operator

# 定义一个函数，读取数据集
def load_dataset():
    dataset = np.array([[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]])
    return dataset

# 定义一个函数，计算两个向量之间的欧式距离
def euclidean_distance(in_vec1, in_vec2):
    return np.sqrt(np.sum(np.power(in_vec1 - in_vec2, 2)))

# 定义一个函数，基于KNN算法来推荐电影
def recommend_movies(user_id, dataset, k):
    # 找出与该新用户最相似的K个用户
    distances = {}
    for i in range(len(dataset)):
        if dataset[i][0] != user_id:
            dist = euclidean_distance(dataset[i][1:], dataset[user_id - 1][1:])
            distances[i] = dist
    sorted_distances = sorted(distances.items(), key=operator.itemgetter(1))
    k_nearest_neighbors = [sorted_distances[i][0] for i in range(k)]
    
    # 统计这K个用户对所有电影的评分
    movies = {}
    for i in range(len(k_nearest_neighbors)):
        neighbor_id = k_nearest_neighbors[i]
        for j in range(1, len(dataset[0])):
            if dataset[neighbor_id][j] != 0:
                movies[j] = movies.get(j, 0) + dataset[neighbor_id][j]
    
    # 对所有电影的评分求平均值，得到推荐结果
    sorted_movies = sorted(movies.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
    return sorted_movies[0][0]

# 测试代码
if __name__ == '__main__':
    dataset = load_dataset()
    new_user = np.array([[1, 0, 0], [2, 0, 0], [3, 0, 0], [4, 0, 0], [5, 0, 0]])
    for i in range(len(new_user)):
        print("为新用户 %d 推荐的电影是：%d" % (new_user[i][0], recommend_movies(new_user[i][0], dataset, 3)))

代码中，我们先定义了一个`load_dataset()`函数，用来读取电影评分数据集。然后，我们定义了一个`euclidean_distance()`函数，用来计算两个向量之间的欧式距离。接着，我们定义了一个`recommend_movies()`函数，用来基于KNN算法来推荐电影。在这个函数中，我们首先找出与该新用户最相似的K个用户，然后统计这K个用户对所有电影的评分，并对所有电影的评分求平均值，得到推荐结果。最后，我们测试了一下代码，为每个新用户推荐一部电影。