咱們可以推測下這個數學模型。

模型要解決的問題是：通過收集用戶過往所聽音樂歷史數據，分析並給出用戶很可能喜歡的音樂，推薦給用戶。這個數學模型的建立，是統計數據分析。

以上這個過程可以分裂為幾個環節：

第一，收集用戶聽音樂歷史數據，並建立資料庫。

第二，對個體資料庫進行特性歸類處理，進而給每個用戶貼「標籤」。換言之，就是通過對個體用戶的數據進行分析，通過數據特性，給每個用戶貼上標籤，標籤適當的多，以便對用戶精確歸類。例如，某用戶過往聽歌多為戲曲，則可給該用戶貼上戲曲標籤。

第三，對音樂和歌曲進行特性歸類處理。歸類的類別標籤要和用戶標籤一致。

第四，音樂推薦環節：將貼有相同歸類標籤的用戶與音樂聯通，則該用戶便可得到他愛聽的音樂類型的大集合。

以上大概是該數學模型的原理。它的本質和悟空問答邀不同的人回答不同的問題，做歸類處理的道理，相差無幾。