為了進一步利用用戶的顯式反饋（如點讚和點踩）來改善序列音樂推薦系統，可以考慮以下幾個策略：
整合顯式反饋與隱式反饋：將用戶的顯式反饋（如點讚/點踩）與隱式反饋（如播放次數、跳過次數）結合，形成一個更全面的用戶偏好模型。這樣可以更準確地捕捉用戶的音樂喜好，並在推薦過程中考慮這些反饋。
強化學習模型：利用強化學習技術，根據用戶的顯式反饋來調整推薦策略。當用戶對某首歌曲點讚時，系統可以增加類似歌曲的推薦概率；相反，對於點踩的歌曲，系統則應降低類似歌曲的推薦概率。
情境感知推薦：根據用戶的當前情境（如時間、地點、活動類型）來調整顯式反饋的權重。例如，在健身時用戶可能更傾向於快節奏的音樂，這時候即使某首歌曲的點讚數不高，若其符合當前情境，仍可考慮推薦。
用戶意圖建模：通過分析用戶的顯式反饋，建立用戶意圖模型，這樣可以更好地理解用戶在特定時間點的需求，從而提供更符合其當前需求的音樂推薦。
多樣性與新穎性：在推薦中引入多樣性和新穎性，根據用戶的顯式反饋來調整推薦的多樣性，避免推薦過於相似的音樂，從而提升用戶的整體體驗。