召回率是评估推荐系统性能的重要指标。它衡量推荐系统从可用的相关项目总数中成功识别的相关项目的比例。简单来说，recall有助于确定系统在查找用户实际喜欢或发现有用的项目方面有多好。对于开发人员来说，实现高召回率表明推荐系统在显示满足用户偏好的大多数项目方面是有效的，这在用户可能错过有价值的推荐的情况下尤其重要。
当评估回忆时，考虑音乐推荐系统向喜欢特定流派的用户建议五首歌曲的场景。如果在该流派中有十首歌曲可用，并且其中五首与用户的品味相关，则对50% 的回忆表明系统仅识别出用户将欣赏的歌曲的一半。在用户寻找新内容的情况下，高召回率尤其重要，因为缺少相关项目可能会导致用户体验不佳并降低与系统的参与度。相反，低召回率可能意味着用户没有发现与他们的兴趣一致的新项目，可能导致不满。
但是，实现高召回率有时可能会以精度为代价，而精度可以衡量推荐项目的质量。因此，虽然开发人员的目标是高召回率，但他们还必须平衡它与精度，以确保建议不仅数量众多，而且相关。一种常见的方法是使用策略来提高召回率，而不会让用户有太多不相关的选择。混合推荐器等工具结合了协同过滤和基于内容的过滤，通常可以帮助优化查全率和查准率，为用户提供更加平衡和满意的体验。