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。给出代码

以下是基于Python实现的KNN算法模型来实现电影推荐功能：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

# 数据集
ratings_data = pd.read_csv("ratings.csv")

# 去重
ratings_data = ratings_data.drop_duplicates()

# 构建用户-电影评分矩阵
ratings_matrix = ratings_data.pivot(index="userId", columns="movieId", values="rating")

# 填充缺失值
ratings_matrix = ratings_matrix.fillna(0)

# 计算用户之间的相似度
model_knn = NearestNeighbors(metric="cosine", algorithm="auto")
model_knn.fit(ratings_matrix)

# 定义函数，基于KNN算法为新用户推荐电影
def get_movie_recommendations(user_ratings, num_recommendations):
    distances, indices = model_knn.kneighbors(user_ratings, n_neighbors=num_recommendations+1)
    movie_ids = []
    for i in range(0, len(distances.flatten())):
        if i == 0:
            continue
        else:
            movie_ids.append(ratings_matrix.index[indices.flatten()[i]])
    return movie_ids

# 假设新用户已经看过电影ID为101、103、105，并给出评分
user_ratings = np.zeros((1, ratings_matrix.shape[1]))
user_ratings[0, 100] = 5.0
user_ratings[0, 102] = 4.5
user_ratings[0, 104] = 3.0

# 基于KNN算法为新用户推荐3部电影
movie_recommendations = get_movie_recommendations(user_ratings, 3)

# 输出推荐结果
print("为该新用户推荐的电影ID为：", movie_recommendations)

在以上代码中，我们首先导入了Pandas和NumPy库，用于数据处理和计算。然后，我们读取了评分数据集，并进行了去重操作。接着，我们使用Pandas的`pivot`函数构建了用户-电影评分矩阵，并使用`fillna`函数填充了缺失值。接下来，我们使用scikit-learn库中的`NearestNeighbors`类，基于余弦相似度计算了用户之间的相似度，并将其保存在`model_knn`对象中。最后，我们定义了一个函数`get_movie_recommendations`，该函数使用KNN算法为新用户推荐电影。在这个例子中，我们假设新用户已经看过电影ID为101、103、105，并给出评分。我们将这些评分保存在`user_ratings`数组中，并将其作为函数`get_movie_recommendations`的输入。该函数使用`model_knn`对象基于余弦相似度计算了与该新用户最相似的3个用户，并返回这些用户评分过的电影ID。最后，我们输出了推荐结果。