根据搜索结果，用户歌曲推荐主要分为以下两类：
一、个性化音乐推荐系统（技术实现）
核心原理：
通过收集用户听歌数据（如歌手偏好、歌曲类型），利用算法分析匹配推荐歌曲，类似智能推荐引擎。
数据收集：
使用Python的`input（）`函数获取用户输入，例如：
```python
favorite_singer = input("你最喜欢的歌手是谁？")
favorite_genre = input("你喜欢啥类型的歌？")
```
数据处理：
将歌曲信息存储为列表，每个元素包含歌名、歌手、类型等，通过循环筛选匹配项。
推荐算法：
采用简单匹配逻辑，如：
```python
recommended_songs = [song for song in songs if song == favorite_singer and song == favorite_genre]
```
二、热门歌曲推荐（综合榜单）
2024年流行热歌：
包括《错位时空》（艾辰）、《大风吹》（情感转折）、《半生雪》（孤独感表达）等，涵盖治愈系与情感共鸣。
抖音热门歌曲：
如《心动的信号》（轻快旋律）、《夏日的尾巴》（欢快节奏），常作为短视频背景音乐。
经典与年度榜单：
例如《南山南》（马頔）、《追光者》（岑宁儿）等，兼具艺术性与传播度。
建议根据需求选择技术实现或直接参考权威榜单获取推荐。
