1. 首先，需要将用户的心愿单数据存储在数据库中，例如MySQL。可以使用Python的SQLAlchemy库连接数据库并操作数据。

2. 推荐算法可以使用协同过滤算法，找出与用户心愿单中的物品相似度最高的其他物品，将它们推荐给用户。可以使用Python的Surprise库来实现推荐算法。

3. 写一个函数来计算两个物品之间的相似度，并返回推荐物品列表。下面是一个示例函数：

from surprise import Dataset
from surprise import Reader
from surprise import KNNBaseline

def get_item_similarity(wishlist):
    # step 1: 获取心愿单中所有物品的ID和评分
    item_id_list = [item['item_id'] for item in wishlist]
    item_rating_list = [item['rating'] for item in wishlist]

    # step 2: 设置数据集格式和阈值，并读取数据集
    reader = Reader(rating_scale=(1, 5))
    dataset = Dataset.load_from_file('wishlist_dataset.csv', reader=reader)
    threshold = 3.0

    # step 3: 训练协同过滤模型
    sim_options = {'name': 'pearson_baseline', 'user_based': False}
    model = KNNBaseline(sim_options=sim_options)
    trainset = dataset.build_full_trainset()
    model.fit(trainset)

    # step 4: 获取与心愿单中物品相似度最高的其他物品
    item_sim = {}
    for item_id in item_id_list:
        item_inner_id = trainset.to_inner_iid(str(item_id))
        item_neighbors = model.get_neighbors(item_inner_id, k=5)
        for neighbor_inner_id, similarity in item_neighbors:
            neighbor_raw_id = trainset.to_raw_iid(neighbor_inner_id)
            if similarity >= threshold and neighbor_raw_id not in item_id_list:
                if neighbor_raw_id in item_sim:
                    item_sim[neighbor_raw_id] += similarity * item_rating_list[item_id_list.index(item_id)]
                else:
                    item_sim[neighbor_raw_id] = similarity * item_rating_list[item_id_list.index(item_id)]

    # step 5: 返回推荐物品列表
    return sorted(item_sim.items(), key=lambda x: -x[1])[:5]

这个函数会返回一个长度为5的推荐物品列表，其中每个元素都