给定一个电影评分的数据集，根据其中的评分推断出用户对其他电影的评分。


电影评分数据集：
用户ID  |  电影名称  |  评分
1  | 电影A | 4
1  | 电影B | 5
2  | 电影A | 3
2  | 电影C | 2
3  | 电影B | 4
3  | 电影C | 3
4  | 电影A | 5
4  | 电影B | 4
4  | 电影C | 3
要推荐的用户ID: 3
可以使用协同过滤算法。将所有用户对电影的评分作为一个矩阵，并将空缺值设为0。基于用户相似性或者电影相似性来推断用户可能会喜欢的电影评分。对于给定的用户ID，找到与该用户相似的其他用户，并推断该用户对其他电影的评分。最后根据这些预测的评分来进行电影推荐。