部署环境配置表

 以下是一个简单的使用 TensorFlow 的电影推荐系统示例代码，基于协同过滤算法：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 创建示例用户-电影评分数据
ratings = np.array([
    [3.0, 1.0, 2.0, 0.0],
    [4.0, 0.0, 1.0, 5.0],
    [1.0, 0.0, 5.0, 2.0],
    [2.0, 5.0, 0.0, 3.0]
])

# 构建协同过滤模型
input_layer = tf.keras.layers.Input(shape=(4,))
embedding_layer = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=5, output_dim=3)(input_layer)
flatten_layer = tf.keras.layers.Flatten()(embedding_layer)
dense_layer = tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu')(flatten_layer)
output_layer = tf.keras.layers.Dense(4)(dense_layer)

model = tf.keras.Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(ratings, ratings, epochs=50, verbose=0)

# 预测电影评分
user_id = 0
movie_id = 3
user_ratings = np.array([[3.0, 1.0, 2.0, 0.0]])
predicted_ratings = model.predict(user_ratings)

print(f"预测用户 {user_id} 对电影 {movie_id} 的评分为: {predicted_ratings[0][movie_id]}")

在这段代码中，我们首先创建了一个简单的用户-电影评分矩阵作为示例数据。然后，我们使用 TensorFlow 构建了一个基于协同过滤的推荐系统模型，包括嵌入层、全连接层等组件，并使用均方误差作为损失函数进行训练。最后，我们输入一个用户的评分数据，利用训练好的模型预测用户对指定电影的评分。

这只是一个简单的示例，实际的电影推荐系统可能会使用更复杂的算法和模型，同时需要更多的数据和特征工程来提高推荐的准确性和个性化程度。