基于用户的协同过滤算法伪代码

以下是基于用户的协同过滤算法的伪代码：

1. 读取用户-物品评分矩阵R
2. 计算用户之间的相似度，得到用户相似度矩阵W
3. 对于每个目标用户u：
   a. 找到与u相似度最高的k个用户，记为S(u)
   b. 对于目标用户u没有评分的物品i：
      i. 计算S(u)中所有用户对物品i的加权评分平均值，得到预测评分p(u,i)
4. 返回预测评分矩阵P

其中，相似度可以使用余弦相似度、皮尔逊相关系数等方法计算。加权评分平均值可以使用加权平均或加权中位数等方法计算。k值可以通过交叉验证等方法进行选择。