推荐系统中的召回(recall)是什么意思？

推荐系统中的精度(precision）和召回(recall)本质上和二元分类中的概念是一样的。

推荐系统往往只推荐有限个（如k个）物品给某个用户。真正相匹配的物品我们称之为相关物品（也就是二元分类中的阳性）。

$$k召回(recall ~at~k)=\frac{所推荐的k个物品中相关物品的个数}{所有相关物品的个数}$$

$$k精度(precision ~at~k)=\frac{所推荐的k个物品中相关物品的个数}{k}$$

比如说，根据你的喜好，我们推荐了10个商品，其中真正相关的是5个商品。在所有商品当中，相关的商品一共有20个，那么

k召回 = 5 / 20

k精度 = 5 / 10

另外可以参考这个问题推荐系统有哪些常用的评价标准