評估推薦系統對用戶體驗的影響可以從以下幾個方面進行：
用戶滿意度調查：通過問卷調查或用戶訪談收集用戶對推薦系統的滿意度反饋，了解用戶對推薦結果的接受程度和滿意度。
用戶留存率：分析用戶在使用推薦系統後的留存率，若用戶在使用推薦系統後的留存率提高，則可以認為推薦系統對用戶體驗有正面影響。
用戶互動行為分析：通過分析用戶的互動行為（如點擊率、播放率、跳過率等），評估推薦系統的有效性。高點擊率和播放率通常表明推薦內容符合用戶的興趣。
情感分析：利用情感分析技術分析用戶在社交媒體或評論區對推薦系統的反饋，了解用戶對推薦內容的情感傾向。
A/B測試：進行A/B測試，將用戶隨機分為兩組，分別使用不同的推薦策略，通過比較兩組用戶的行為數據來評估推薦系統的效果。
長期影響評估：除了短期的用戶行為，還應考慮推薦系統對用戶長期音樂偏好的影響，通過長期跟蹤用戶的聆聽行為來評估推薦系統的持久性效果。