推荐系统中召回率计算方式及示例代码

召回率（Recall）是评估推荐系统性能的重要指标之一，它衡量了在所有真实正例中，有多少被成功地推荐给了用户。在推荐系统中，我们希望尽可能多地找到用户可能感兴趣的物品，以提高用户的满意度和点击率。下面我将介绍召回率的计算方式，并附上示例代码来说明具体的实现方法。

召回率可以用以下公式来计算：
Recall = TP / (TP + FN)
其中，TP代表真实正例中被成功预测为正例的数量，即推荐系统正确地将用户感兴趣的物品推荐给了用户；FN代表真实正例中被错误预测为负例的数量，即推荐系统未能将用户感兴趣的物品推荐给用户。

以下是一个简单的示例代码，用于计算召回率：

def compute_recall(true_positive, false_negative):
    recall = true_positive / (true_positive + false_negative)
    return recall

# 在此处填入相应数据
true_positive = 1000
false_negative = 200

recall = compute_recall(true_positive, false_negative)
print("召回率：", recall)

在示例代码中，我们定义了一个名为compute_recall的函数，该函数接受两个参数：真实正例中被成功预测为正例的数量true_positive和真实正例中被错误预测为负例的数量false_negative。函数内部使用了召回率的计算公式，并返回计算结果。

在示例中，我们假设真实正例