两⾏Python代码实现电影打分与推荐
代码采⽤基于⽤户的协同过滤算法，也就是根据⽤户喜好来确定与当前⽤户最相似的⽤户，然后再根据最相似⽤户的喜好为当前⽤户进⾏推荐。
有个叫什么代码的电影
代码采⽤字典来存放数据，格式为{⽤户1:{电影名称1：打分1, 电影名称2：打分2,...}, ⽤户2:{...}}。
本⽂关键代码是调⽤Python内置函数min()和max()的两⾏。为防⽌看错⾏，直接贴上代码截图：
运⾏结果与分析1，其中输出结果第⼀部分的格式为与当前⽤户共同打分过的电影数量：与当前⽤户打分的欧⼏⾥得距离：该⽤户打分情况。
在这⼀组数据中，与当前⽤户共同打分过的电影数量最多的是user3，所以根据user3的打分结果对当前⽤户进⾏推荐。运⾏结果与分析2：
在这⼀组数据中，与当前⽤户共同打分过的电影数量⼀样多的有user4、user5和user6，但是与当前⽤户最接近的是user5，所以根据user5的打分结果对当前⽤户进⾏推荐。
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