def get_one_recommend(self, vid, times=1, num=10): data = [] # print(self.item_sim.keys()) if vid in self.item_sim: for i in list(self.item_sim[vid].items())[(times - 1) * num:times * num]: data.append(i[0]) else: print('未发现物品id') return data

这是一个基于物品协同过滤算法的推荐系统中的一个方法，它的作用是根据输入的物品 ID（vid）返回与该物品最相似的 num 个物品。其中 times 表示第几次获取推荐结果（因为可能需要多次获取），num 表示每次获取推荐结果的数量。

具体实现中，该方法首先判断输入的物品 ID 是否在物品相似度矩阵（self.item_sim）中存在，如果存在，则遍历该物品对应的行，获取与该物品相似度最高的 num 个物品，并将它们的 ID 存入 data 列表中返回。如果不存在，则输出提示信息。