你需要在代码中添加一个TOP-N推荐算法。根据你的代码，以下是一种可能的实现方式：
def top_n_recommendations(users, songs_ordered, user_to_songs, song_to_index, output_file, n=500):
with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
for user in users:
songs_to_recommend = []
user_songs = user_to_songs.get(user, set())
for song in songs_ordered:
if song not in user_songs and len(songs_to_recommend) < n:
songs_to_recommend.append(song)
else:
break
indices = [song_to_index[song] for song in songs_to_recommend]
f.write(f'User: {user}, Recommended Songs: {indices}\n')
# 调用函数写入推荐结果
top_n_recommendations(canonical_users_list, songs_ordered, user_to_songs, song_to_index, 'submission.txt')
这个函数接受用户列表、歌曲排序后的列表、用户歌曲字典、歌曲索引字典和输出文件路径作为参数，并将前N个未被用户听过的歌曲推荐给每个用户。默认情况下，N的值为500。
请确保在调用这个函数之前已经加载了pandas和numpy库，并且已经定义了相关变量和数据结构（如songs_ordered，user_to_songs，song_to_index等）。
注意：上述代码只是一种示例实现，具体根据你的需求进行适当调整和修改。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
