给定一组电影评分数据，预测某个用户对某部电影的评分。
给定一个电影评分数据集，包含用户ID、电影ID和评分，例如：

| 用户ID | 电影ID | 评分 |
|-------|-------|-----|
| 1     | 2     | 3.5 |
| 1     | 3     | 4.0 |
| 2     | 5     | 5.0 |
| 2     | 1     | 2.0 |

要求预测用户ID为3的用户对电影ID为4的电影的评分。
可以使用推荐系统中的协同过滤算法来预测用户ID为3的用户对电影ID为4的电影的评分，具体可以使用基于用户的协同过滤或基于物品的协同过滤算法。对于基于用户的协同过滤算法，可以先找到和用户ID为3的用户兴趣相似的一些用户，然后根据这些用户对电影ID为4的电影的评分来预测该用户的评分；对于基于物品的协同过滤算法，可以先找到和电影ID为4的电影相似的一些电影，然后根据该用户对这些相似电影的评分来预测该用户对电影ID为4的电影的评分。