这节课体现一点推荐算法了吗?一个推荐算法系统就记录一下用户观看的电影,然后返回啊?

很多同学一听到“推荐”，就立刻想到“猜你喜欢”“为你推荐”这类个性化算法。但实际上，在推荐系统的工程实践中，“推荐”并不一定意味着“预测未知喜好”。

我们今天这个系统，实现的是一种基于用户已知行为的显式相关推荐。

什么意思？

我们返回的是用户自己看过的电影，表面上看是“回显”，但本质上，它是一种强相关、高置信度的推荐策略，在真实系统中是真实存在的基础推荐策略之一。

举个例子：

你在某视频平台点击“我的观影历史”，平台不仅展示记录，还会在下方显示：“根据你的观看记录，为你推荐以下内容”——哪怕它只是把你看过的内容重新排序展示，这也是一种推荐策略，叫 “历史行为强化推荐”，用于唤醒用户记忆、促进二次观看。

更进一步，这个 recommendedMovies 方法的设计，本身就是为后续扩展做准备：

你现在看到的是“返回已看”，但只要稍作修改，比如：

// 未来可扩展为：推荐与用户看过的电影类型相似的电影

Movie similarMovie = findSimilarMovie(movieId);

就能升级为基于内容的推荐。

所以，说它“只是一个 Map 存 List”，是只看到了语法；

说它“实现了推荐系统的核心数据流”，才是看到了本质。

 因此，这个系统不仅体现了推荐算法的数据基础，也体现了推荐逻辑的演进起点。

我们不是“没做推荐”，而是用最清晰的方式，实现了推荐系统中最基础、最可靠的一环——以用户行为为中心的推荐闭环。

这正是工业级推荐系统的常见做法：从确定性推荐出发，逐步过渡到概率性推荐。

所以，这节课不仅讲了 Map 和 List 的使用，更讲了一个真实推荐系统的最小可行结构。

——这才是我们今天这行代码的真正意义。