给每一行代码增加注释：def Recomand(self, user, n_sim_movie=20, n_rec_movie=5): K = n_sim_movie N = n_rec_movie rank = {} if not self.itemSim or len(self.itemSim) == 0: return rank if len(self.itemSim) < K: K=len(self.itemSim) if user not in self.data.keys(): return rank watched_musics = self.data[user] for movie, rating in watched_musics.items(): for related_movie, w in sorted(self.itemSim[movie].items(), key=lambda item: item[1], reverse=False)[:K]: if related_movie in watched_musics: continue rank.setdefault(related_movie, 0) rank[related_movie] += w * float(rating) return sorted(rank.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)[0:N]

# 定义一个推荐函数Recomand，其中self为类的实例对象，user为用户ID，n_sim_movie为相似电影数量，n_rec_movie为推荐电影数量
def Recomand(self, user, n_sim_movie=20, n_rec_movie=5):
# 设定相似电影数量K和推荐电影数量N
K = n_sim_movie
N = n_rec_movie
# 初始化推荐电影字典
rank = {}
# 如果没有电影相似度矩阵或者相似电影数量为0，则返回空字典
if not self.itemSim or len(self.itemSim) == 0:
return rank
# 如果相似电影数量小于K，则设定K为相似电影的数量
if len(self.itemSim) < K:
K=len(self.itemSim)
# 如果用户ID不在数据中，则返回空字典
if user not in self.data.keys():
return rank
# 获取该用户已经观看的电影
watched_musics = self.data[user]
# 遍历用户已观看的每个电影，以及每个电影的相似电影
for movie, rating in watched_musics.items():
for related_movie, w in sorted(self.itemSim[movie].items(), key=lambda item: item[1], reverse=False)[:K]:
# 如果相似电影已经在观看电影中，则跳过本次循环
if related_movie in watched_musics:
continue
# 如果相似电影不在推荐电影字典中，则初始化相似电影权重为0
rank.setdefault(related_movie, 0)
# 计算相似电影的权重并加入推荐电影字典中
rank[related_movie] += w * float(rating)
# 将推荐电影按照权重从大到小排序，并返回前N个
return sorted(rank.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)[0:N]