创建一个用于推荐电影的协作过滤系统。


- 500个用户的电影评级数据
- 10000部电影的基本信息、类别和标签
为了创建一个用于推荐电影的协作过滤系统，需要执行以下步骤：

1. 整理评级数据和电影基本信息、类别和标签。

2. 选择适当的算法（如基于用户的协作过滤、基于项目的协作过滤等）进行建模。

3. 训练模型并评估其性能，使用评估指标如均方根误差（RMSE）或平均绝对误差（MAE）等。

4. 确定哪些电影与用户最匹配，然后向用户推荐电影。

需要注意的是，为了获得更好的推荐结果，我们可能需要补充一些其他数据，例如用户的搜索历史、浏览历史等信息。