Python基于用户协同过滤算法电影推荐的一个小改进

之前曾经推送过这个问题的一个实现，详见：Python基于用户协同过滤算法的电影推荐代码demo

在当时的代码中没有考虑一种情况，如果选出来的最相似用户和待测用户完全一样，就没法推荐电影了。所以，在实际选择和过滤时，应忽略那些与待测用户完全一样的用户数据。

怎么改写代码才能更高效地忽略这些用户呢？可以先自己写一下试试，然后阅读下面的代码并体会其中的妙处。留言准确解释改动的原理或提供更简洁的实现，有机会送《Python程序设计基础与应用》1本，今天晚上21：00之前留言有效。

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--------董付国老师Python系列图书--------

1）《Python程序设计（第2版）》清华大学出版社

2）《Python可以这样学》清华大学出版社

3）《Python程序设计基础（第2版）》清华大学出版社

4）《中学生可以这样学Python》清华大学出版社，配套微课：《中学生可以这样学Python》84节微课免费观看地址

5）《Python程序设计开发宝典》清华大学出版社

6）《玩转Python轻松过二级》清华大学出版社

7）《Python程序设计基础与应用》机械工业出版社

8）《Python程序设计实验指导书》清华大学出版社（预计2019年3月出版）

9）《Python编程基础与案例集锦（中学版）》电子工业出版社（2019年3月第一版第一次印刷）

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非计算机专业《Python程序设计基础》教学参考大纲

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《Python程序设计》实验指导书（30个实验）

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Python课程期末考试编程题自动批卷原理与实现模板

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报告PPT（123页）：Python编程基础精要

2000页Python系列PPT分享九：（GUI编程）（122页）

Python实验项目1例：使用进程池统计指定范围内素数的个数

（PPT）Python程序设计课程教学内容组织与教学方法实践

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