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，它衡量了系统能够正确找回用户喜欢的项目的能力。在推荐系统中，召回率可以定义为系统找回的喜欢项目数与实际喜欢项目总数的比例。本文将介绍召回率的计算方式，并提供一个示例代码来说明其用法。

召回率的计算方式如下：

Recall = 找回的喜欢项目数 / 实际喜欢项目总数

在推荐系统中，通常会使用训练好的模型来进行推荐，模型会根据用户的历史行为、偏好、兴趣等信息进行预测，并找回可能感兴趣的项目。召回率的计算可以在离线评估或在线实时推荐中使用。

下面是一个示例代码，用于计算召回率：

def recall(recommended_items, actual_items):
    """
    计算召回率
    :param recommende