<s>Human: 基于输入的电影评分，推荐适合用户的电影。
用户评分：{"泰坦尼克号": 8, "少年派的奇幻漂流": 9, "低俗小说": 6, "当幸福来敲门": 10}
</s><s>Assistant: 为了推荐适合用户的电影，需要先根据用户评分的电影，找到相似的电影。这里可以使用协同过滤算法，找到与这些电影相似的电影。

假设有一个电影评分数据集，包括了许多用户对电影的评分，每条评分数据由三部分组成：用户ID、电影ID和评分。其中，我们可以把所有用户对所有电影的评分信息汇总构成一个矩阵。

我们将基于余弦相似度来计算电影之间的相似性，余弦相似度是最常用且计算速度快的相似度计算方法之一。

下面是推荐适合用户的电影列表，按照电影评分从高到低排序：

1. "阿甘正传"
2. "肖申克的救赎"
3. "辛德勒的名单"
4. "楚门的世界"
5. "V字仇杀队"

具体推荐的电影可能因为使用的数据集不同而不同，但是推荐算法的基本原理是相似的。
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