据我所知，在Top-N推荐系统中，Recall的公式如下：
recall = |{A} and {B}| / |{A}|
其中{A}是用户实际购买的内容，{B}是系统推荐的前N个内容。
但是在基于RNN的推荐系统中，它与传统推荐系统（如基于kNN的推荐系统（基于用户或基于项目的系统））略有不同。
基于RNN的推荐系统的目标是预测用户下次可能购买的东西“t + 1”。在每个步骤中，系统都会给出前N个推荐。参考文件：enter link description here
那么如何重新召回基于回归神经网络（RNN）的推荐系统？
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https://arxiv.org/pdf/1511.06939.pdf
在本文中，召回计算为＆＃34;所有测试案例中前k个项目中具有所需项目的案例比例。＆＃34;