本次实验通过 Python 实现了基于用户的协同过滤推荐系统，涵盖数据加载、预处理、相似度计算和推荐生成全流程。代码支持交互式推荐，可根据用户 ID 动态生成个性化电影列表。推荐系统在实际应用中需进一步解决稀疏性、冷启动等问题，结合业务场景优化算法和评估指标（如覆盖率、多样性）。