给定一组电影评分，预测用户对另一个未评分电影的评分。
[{“The Godfather”:9.2}, {“The Shawshank Redemption”:9.3}, {“The Dark Knight”:9.0}, {“Pulp Fiction”:8.9}]；未评分电影的名称是“Inception”。
这是一个经典的推荐系统问题。可以使用基于相似度的协同过滤方法，计算电影之间的相似度，然后预测用户对“Inception”的评分。另一种方法是使用机器学习算法，如回归或分类，利用已知的电影评分来训练模型，然后使用该模型进行预测。