这个问题的意思是给定电影评分数据集（MovieLens），写一段Python代码，为用户-电影评分矩阵进行余弦相似度计算，并找出用户ID为17的用户，推荐给他没看过的电影（即该用户没有评分的电影）。

好的，我明白了您的问题。为了计算用户-电影评分矩阵的余弦相似度，您可以使用scikit-learn库中的cosine_similarity函数。具体的步骤如下：

1. 导入需要的库和数据集

import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 读取数据集
ratings = pd.read_csv('ratings.csv')

2. 对评分数据进行预处理，生成用户-电影评分矩阵

# 生成用户-电影评分矩阵
user_movie_matrix = ratings.pivot(index='userId', columns='movieId', values='rating').fillna(0)

3. 计算余弦相似度矩阵

# 计算余弦相似度矩阵
cosine_sim_matrix = cosine_similarity(user_movie_matrix)

4. 找到用户ID为17的用户，并根据余弦相似度值排序推荐电影

# 找到用户ID为17的用户
user_id = 17

# 获取用户17的电影评分向量
user_ratings = user_movie_matrix.loc[user_id].values.reshape(1, -1)

# 计算用户17与其他用户的余弦相似度值
user_similarities = cosine_sim_matrix[user_id-1].reshape(-1, 1)

# 计算用户17对电影的评分预测值
prediction = user_similarities.T.dot(user_movie_matrix.values) / user_similarities.sum()

# 将预测值转换为Series对象
prediction_series = pd.Series(prediction.reshape(-1), index=user_movie_matrix.columns)

# 找到用户17未评分的电影
unrated_movies = user_movie_matrix.loc[user_id][user_movie_matrix.loc[user_id] == 0].index

# 对未评分的电影进行推荐，按照预测评分值从高到低排序
recommendations = prediction_series[unrated_movies].sort_values(ascending=False)

以上代码可以为用户ID为17的用户推荐未评分的电影。如果您想要更深入地学习推荐算法，可以参考一些经典的推荐算法，比如基于协同过滤的算法、基于内容的推荐算法和基于深度学习的推荐算法等。