请用伪代码描述基于用户的协同过滤算法的流程

假设我们有一个包含用户和物品的数据集，我们可以使用以下伪代码描述基于用户的协同过滤算法的流程：

1. 对于每个用户，计算出与他们最相似的其他用户，这可以通过计算用户之间的相似度得出。
2. 对于每个用户，找到他们没有评价过的物品列表。
3. 对于每个物品，计算它们被最相似的一组用户评价的加权平均得分，权重可以使用相似度来计算。
4. 推荐给每个用户评分最高的物品，这些物品应该是他们没有评价过的，且被最相似的一组用户评价得分较高的。

下面是基于用户的协同过滤算法的伪代码示例：

# 计算用户相似度
def compute_user_similarity(users):
    similarity = {}
    for user1 in users:
        similarity[user1] = {}
        for user2 in users:
            if user1 == user2:
                continue
            similarity[user1][user2] = calculate_similarity(user1, user2)
    return similarity

# 找到每个用户没有评价过的物品列表
def find_unrated_items(users):
    unrated_items = {}
    for user in users:
        unrated_items[user] = get_unrated_items(user)
    return unrated_items

# 计算物品加权平均得分
def calculate_weighted_average(item, similarity, unrated_items):
    total_weighted_score = 0
    total_weight = 0
    for user in similarity:
        if item not in unrated_items[user]:
            continue
        weight = similarity[user]
        score = get_item_score(item, user)
        total_weighted_score += weight * score
        total_weight += weight
    if total_weight == 0:
        return 0
    return total_weighted_score / total_weight

# 推荐给每个用户评分最高的物品
def recommend_items(users, similarity, unrated_items):
    recommendations = {}
    for user in users:
        recommendations[user] = []
        for item in unrated_items[user]:
            weighted_average = calculate_weighted_average(item, similarity[user], unrated_items)
            recommendations[user].append((item, weighted_average))
        recommendations[user].sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return recommendations

这些函数的具体实现可能会根据实际情况而有所不同，但是这个伪代码可以作为一个基本的框架来进行用户协同过滤算法的实现。