python推荐算法，根据用户所给评分，计算两部电影之间的相似度，使用python写出函数

好的，根据你的要求，我可以给出一个简单的Python函数，用于计算两部电影之间的相似度。这个函数接受两个参数，第一个参数是一个包含用户对电影的评分的字典，第二个参数是两部电影的ID。函数的返回值是这两部电影之间的相似度。

以下是这个函数的代码实现：

def movie_similarity(ratings, movie1, movie2):
    """
    计算两部电影之间的相似度
    :param ratings: 包含用户对电影的评分的字典
    :param movie1: 第一部电影的ID
    :param movie2: 第二部电影的ID
    :return: 两部电影之间的相似度
    """
    # 获取对这两部电影都有评分的用户
    users = set(ratings[movie1].keys()) & set(ratings[movie2].keys())
    
    # 如果没有共同评分的用户，返回0
    if len(users) == 0:
        return 0
    
    # 计算这两部电影的评分之和
    sum1 = sum([ratings[movie1][user] for user in users])
    sum2 = sum([ratings[movie2][user] for user in users])
    
    # 计算这两部电影的评分平方之和
    sum1_sq = sum([pow(ratings[movie1][user], 2) for user in users])
    sum2_sq = sum([pow(ratings[movie2][user], 2) for user in users])
    
    # 计算这两部电影的评分乘积之和
    p_sum = sum([ratings[movie1][user] * ratings[movie2][user] for user in users])
    
    # 计算皮尔逊相关系数
    num = p_sum - (sum1 * sum2 / len(users))
    den = sqrt((sum1_sq - pow(sum1, 2) / len(users)) * (sum2_sq - pow(sum2, 2) / len(users)))
    if den == 0:
        return 0
    r = num / den
    
    return r

这个函数使用了皮尔逊相关系数来计算电影之间的相似度。它首先获取对这两部电影都有评分的用户，然后计算这些用户对这两部电影的评分之和、评分平方之和、评分乘积之和，最后使用这些值来计算皮尔逊相关系数。如果没有共同评分的用户，则返回0。

需要注意的是，这个函数是一个简单的实现，可能存在一些问题，比如对于一些评分较少的电影，计算出来的相似度可能不太准确。在实际应用中，可能需要对这个函数进行优化和改进，以达到更好的效果。