协同过滤算法是一种常用的推荐系统算法，可以通过用户行为和偏好预测用户可能感兴趣的项目。以下是一个基于协同过滤算法的电影推荐题目，并解释计算结果的过程：
题目：协同过滤算法进行电影推荐
假设有一个电影评分矩阵如下，其中行表示用户，列表示电影，矩阵中的值表示用户对电影的评分（范围1-5），空值表示用户未评分。
| 用户\电影 | 电影A | 电影B | 电影C | 电影D | 电影E |
|---|
| 用户1 | 5 | 4 | NaN | 3 | NaN |
| 用户2 | 4 | NaN | 5 | 2 | NaN |
| 用户3 | NaN | 5 | 4 | NaN | 3 |
| 用户4 | 3 | NaN | NaN | 5 | 4 |
请根据协同过滤算法预测用户1未评分的电影（即电影C和电影E）的评分，并推荐评分最高的电影。
