카탈로그 커버리지(Catalog Coverage)는 자연어 처리 분야의 추천 다양성 및 신규성 과제에서 중요한 평가 지표입니다. 커버리지는 추천 시스템이 아이템 카탈로그 내 아이템의 몇 퍼센트를 커버할 수 있는지 측정하며, 추천 분포의 폭과 롱테일 친화성을 반영합니다. 일반적으로 백분율 또는 0–1 점수로 보고됩니다. 이 지표는 관련 벤치마크 및 논문에서 널리 사용되며 모델이 해당 차원에서 보이는 성능을 효과적으로 반영합니다. 값이 높을수록 좋습니다. 이 지표는 연구자와 엔지니어가 추천 다양성 및 신규성 상황에서 모델의 실제 성능 차이를 정량화하고, 서로 다른 방법이나 모델 버전을 수평적으로 비교하는 데 도움을 줍니다.