推薦多様性（Recommendation Diversity）は自然言語処理分野における推薦多様性・新規性タスクの重要な評価指標です。多様性は推薦リスト内のアイテム間の差異の大きさを測定し、推薦結果の内容や特徴における豊富さを反映します。通常、無次元スコアとして報告されます。この指標は関連するベンチマークや論文で広く使用されており、モデルのこの次元でのパフォーマンスを効果的に反映します。数値が高いほど良いです。研究者やエンジニアが推薦多様性・新規性のシナリオにおけるモデルの実際の性能差を定量化し、異なる手法やモデルバージョンを横断的に比較するのに役立ちます。