为给定的一组商品创建一个推荐系统，根据用户的历史购买记录和喜欢的商品，推荐类似的商品。 
商品列表：
| 商品名称 | 描述 | 
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| iPhone 11 | 全新的 Apple A13 芯片，拍摄更加强大 | 
| Beats Studio3 无线耳机 | 纯天然自适应降噪，声音更出色 | 
| Samsung Galaxy S20 | 令人惊叹的摄影体验，银河系列最先进的技术 | 
| Sony WH-1000XM4 无线头戴式耳机 | 先进的自适应降噪技术，舒适的佩戴感受 | 

历史购买记录: 
iPhone 11, Samsung Galaxy S20
可以使用协同过滤算法实现基于用户的推荐系统。首先，将每个用户的历史购买记录放入一个向量中，然后计算向量之间的相似度。接下来，通过查找最相似用户的购买记录来生成推荐列表。针对以上商品列表，可以将每个用户的历史购买记录表示为一个二进制向量，其中每个元素表示用户是否购买了该商品。在此基础上，计算不同用户之间的相似度，使用相似用户的购买记录生成推荐列表。