某音乐平台可以为用户推荐歌曲， 推荐歌曲的算法如下：

第1步，系统根据用户的听歌行为，使用-2~5进行量化，单曲循环=5，分享=4，收藏=3，主动播放=2，听完=1，未听=0，跳过=-1，拉黑=-2，量化值大于0表示喜欢，建立如图a数据。

图 a

第2步，分别计算待推荐用户与其他每位用户的听歌相似度(相似度=两用户同时喜欢的歌曲数/两用户中至少有一人喜欢的歌曲数)。

第3步，分别计算其他用户对每一首歌曲的推荐度(推荐度=某用户该歌曲的量化值*两用户的相似度)。

第4步，在其他用户所有量化值大于0的歌曲中找到推荐度最高的，且待推荐用户没有听过的歌曲，推荐给该用户。

小明用Python程序模拟了此推荐算法，请回答下列问题。