基于springboot的电影售票及管理系统，推荐算法为基于用户的协同过滤算法，根据用户对影片的评分计算用户相似度。1，写出计算用户相似度的代码，使用皮尔逊相关系数，并对代码进行详细说明。2，写出算法代码及流程，作详细说明

好的，我来回答你的问题。

1. 计算用户相似度的代码：

public class UserSimilarity {
    /**
     * 计算皮尔逊相关系数，返回用户之间的相似度
     * @param user1 用户1
     * @param user2 用户2
     * @return 相似度
     */
    public double pearsonSimilarity(User user1, User user2) {
        Map<Integer, Double> user1Rating = user1.getRating();
        Map<Integer, Double> user2Rating = user2.getRating();

        // 计算分子
        double sum1 = 0.0, sum2 = 0.0, sum1Sq = 0.0, sum2Sq = 0.0, pSum = 0.0;
        int n = 0;
        for (Map.Entry<Integer, Double> entry : user1Rating.entrySet()) {
            Integer itemId = entry.getKey();
            Double user1Score = entry.getValue();
            if (user2Rating.containsKey(itemId)) {
                Double user2Score = user2Rating.get(itemId);
                sum1 += user1Score;
                sum2 += user2Score;
                sum1Sq += Math.pow(user1Score, 2);
                sum2Sq += Math.pow(user2Score, 2);
                pSum += user1Score * user2Score;
                n++;
            }
        }

        // 计算相关系数
        if (n == 0) {
            return 0.0;
        }
        double num = pSum - (sum1 * sum2 / n);
        double den = Math.sqrt((sum1Sq - Math.pow(sum1, 2) / n) * (sum2Sq - Math.pow(sum2, 2) / n));
        if (den == 0) {
            return 0.0;
        }
        return num / den;
    }
}

代码中的 `User` 类是一个表示用户的类，其中 `getRating()` 方法返回一个 `Map<Integer, Double>` 类型的对象，表示用户对每个电影的评分。`pearsonSimilarity()` 方法计算两个用户之间的皮尔逊相关系数，返回用户之间的相似度。

2. 算法代码及流程：

基于用户的协同过滤算法的流程如下：

1. 计算用户之间的相似度

对于每个用户，计算它与其他用户之间的相似度。可以使用皮尔逊相关系数等指标来计算相似度。

2. 找到与目标用户最相似的 k 个用户

对于目标用户，找到与它相似度最高的 k 个用户。

3. 根据这 k 个用户的评分预测目标用户对未评分电影的评分

对于目标用户没有评分过的电影，根据与它相似度最高的 k 个用户的评分，预测目标用户对这些电影的评分。

下面是算法的代码实现：

public class UserBasedCF {
    private int k; // 选取相似用户的个数
    private List<User> userList; // 所有用户列表
    private UserSimilarity userSimilarity; // 计算用户相似度的类

    public UserBasedCF(int k, List<User> userList, UserSimilarity userSimilarity) {
        this.k = k;
        this.userList = userList;
        this.userSimilarity = userSimilarity;
    }

    /**
     * 根据用户评分预测目标用户对电影的评分
     * @param targetUser 目标用户
     * @param itemId 电影ID
     * @return 预测评分
     */
    public double predict(User targetUser, int itemId) {
        // 找到与目标用户最相似的 k 个用户
        List<User> similarUsers = findSimilarUsers(targetUser, k);

        // 计算预测评分
        double sum = 0.0;
        double weightSum = 0.0;
        for (User user : similarUsers) {
            Map<Integer, Double> rating = user.getRating();
            if (rating.containsKey(itemId)) {
                double similarity = userSimilarity.pearsonSimilarity(targetUser, user);
                sum += similarity * rating.get(itemId);
                weightSum += similarity;
            }
        }
        if (weightSum == 0) {
            return 0.0;
        }
        return sum / weightSum;
    }

    /**
     * 找到与目标用户最相似的 k 个用户
     * @param targetUser 目标用户
     * @param k 相似用户个数
     * @return 相似用户列表
     */
    private List<User> findSimilarUsers(User targetUser, int k) {
        List<User> similarUsers = new ArrayList<>();
        for (User user : userList) {
            if (user.getUserId() != targetUser.getUserId()) {
                double similarity = userSimilarity.pearsonSimilarity(targetUser, user);
                user.setSimilarity(similarity);
                similarUsers.add(user);
            }
        }
        Collections.sort(similarUsers, (o1, o2) -> Double.compare(o2.getSimilarity(), o1.getSimilarity()));
        if (similarUsers.size() > k) {
            similarUsers = similarUsers.subList(0, k);
        }
        return similarUsers;
    }
}

算法的实现分为两个步骤：

1. 根据用户评分预测目标用户对电影的评分

`predict()` 方法根据目标用户的评分，预测目标用户对某个电影的评分。首先，找到与目标用户最相似的 k 个用户，然后根据这些用户对该电影的评分，计算目标用户对该电影的预测评分。

2. 找到与目标用户最相似的 k 个用户

`findSimilarUsers()` 方法找到与目标用户最相似的 k 个用户。首先，计算目标用户与每个用户之间的相似度，然后按照相似度从高到低排序，选取相似度最高的 k 个用户。在排序过程中，将每个用户的相似度保存在 `User` 对象中，以便后续使用。