Die Katalogabdeckung (Catalog Coverage) ist im Bereich der maschinellen Sprachverarbeitung eine wichtige Bewertungsmetrik für Aufgaben zur Vielfalt und Neuheit von Empfehlungen. Die Abdeckung misst, welchen Anteil des Artikelkatalogs ein Empfehlungssystem abdecken kann, und spiegelt die Breite der Empfehlungsverteilung sowie die Long-Tail-Freundlichkeit wider. Sie wird üblicherweise als Prozentwert oder Punktzahl zwischen 0 und 1 berichtet. Diese Metrik wird in einschlägigen Benchmarks und Publikationen häufig verwendet und kann die Leistung eines Modells in dieser Dimension wirksam abbilden. Höhere Werte sind besser. Sie hilft Forschenden und Ingenieurinnen und Ingenieuren, Unterschiede in der tatsächlichen Leistung von Modellen in Szenarien der Empfehlungsvielfalt und -neuheit zu quantifizieren, und erleichtert den Vergleich verschiedener Methoden oder Modellversionen.