下面是一个示例代码，用于比较用户选择的对象和数据库中的对象，并返回匹配度超过50%的对象：

def compare_objects(user_choice, database_objects):
    matching_objects = []

    for database_object in database_objects:
        match_score = calculate_match_score(user_choice, database_object)
        if match_score > 50:
            matching_objects.append(database_object)

    return matching_objects

def calculate_match_score(user_choice, database_object):
    # 这里假设我们有一个函数来计算对象之间的匹配度，返回一个百分比值
    # 这个函数的具体实现可以根据具体的业务需求进行定义
    # 下面是一个示例的实现，仅作演示用途
    match_score = 0

    # 比较用户选择的属性和数据库对象的属性
    for key in user_choice.keys():
        if key in database_object.keys() and user_choice[key] == database_object[key]:
            match_score += 1

    # 计算匹配度百分比
    match_score = (match_score / len(user_choice)) * 100

    return match_score

# 示例调用
user_choice = {
    'color': 'red',
    'size': 'medium',
    'price': 10
}

database_objects = [
    {'color': 'red', 'size': 'large', 'price': 20},
    {'color': 'blue', 'size': 'medium', 'price': 15},
    {'color': 'red', 'size': 'medium', 'price': 10},
    {'color': 'green', 'size': 'small', 'price': 5}
]

matching_objects = compare_objects(user_choice, database_objects)
print(matching_objects)

在上面的示例代码中，compare_objects函数用于比较用户选择的对象和数据库中的对象，它依次遍历数据库中的每个对象，并调用calculate_match_score函数计算匹配度。如果匹配度超过50%，则将该对象添加到matching_objects列表中。最后，返回匹配的对象列表。

calculate_match_score函数用于计算用户选择的对象和数据库对象之间的匹配度。它比较两个对象的属性，并计算匹配的属性个数。最后，根据匹配的属性个数与用户选择的属性个数的比例，计算匹配度的百分比。这里的实现仅作示例，具体的匹配度计算方法可以根据实际需求进行定义。

示例中的user_choice和database_objects分别是用户选择的对象和数据库中的对象列表，你可以根据实际情况进行修改。最后，将匹配的对象列表打印出来。