# 基于用户的协同过滤算法 def user_based_cf(ratings, target_user, k=3): similarities = []#创建一个空列表用于存储目标用户与其他用户的相似度 for user in ratings:#遍历用户评分矩阵中的每个用户 similarities.append(similarity(target_user, user))#计算目标用户与当前用户之间的相似度，并将相似度添加到列表中 similarities = np.array(similarities)#将相似度列表转换为NumPy数 nearest_neighbors = np.argsort(-similarities)[1:k+1]#找到相似度最高的k个邻居用户(相似度按降序 target_user_ratings = target_user.copy()#创建目标用户评分的副本，用于存储预测的评分 for i in range(target_user_ratings.size): if target_user_ratings[i] == 0:#如果目标用户对该项目的评分为0（即未评分），则进行预测 weighted_sum = 0#初始化加权评分总和 weight_sum = 0# 权重总和为0 for neighbor in nearest_neighbors:#遍历最相似的邻居用户 weight = similarities[neighbor]#取当前邻居用户的相似度作为权重 rating = ratings[neighbor][i]#获取邻居用户对当前项目的实际评分 weighted_sum += weight * rating weight_sum += weight#计算加权评分总和和权重总和 if weight_sum != 0:#如果权重总和不为0（避免除以0的情况） target_user_ratings[i] = weighted_sum / weight_sum#如果权重总和不为0（避免除以0的情况） return target_user_ratings

这段代码实现了基于用户的协同过滤算法，其中k表示选择最相似的k个用户进行预测。首先，对于目标用户，计算其与其他用户之间的相似度，并将相似度存储在一个列表中。然后，根据相似度从高到低排序，选择相似度最高的k个用户作为邻居用户。对于目标用户未评分的物品，遍历邻居用户，计算加权评分总和和权重总和，然后用加权评分总和除以权重总和得到预测评分。最后，返回预测评分向量。在代码实现上没有明显的死循环或逻辑错误，因此不会陷入死循环。