给定一组电影评分数据，预测某位用户是否会喜欢一部电影。 
用户1，电影1，评分4.5；用户2，电影1，评分3.0；用户3，电影3，评分5.0；用户1，电影4，评分2.5；用户3，电影2，评分4.0；用户2，电影3，评分1.5；用户1，电影5，评分5.0。

电影1：美国队长，动作片；电影2：爱在西元前，爱情片；电影3：年轻的肖恩，喜剧片；电影4：三傻大闹宝莱坞，喜剧片；电影5：星际穿越，科幻片。
根据已有的评分数据进行推荐，可以应用 collaborative filtering （协作过滤）算法。该算法基于用户-物品矩阵，通过计算相似度来预测用户的评分。对于一个新用户，可以寻找与他兴趣相似的用户，并给出相应的推荐。具体实现方式，可以使用 Python 中的 Scikit-learn 或是 TensorFlow 等机器学习库。