추천 다양성(Recommendation Diversity)은 자연어 처리 분야에서 추천 다양성 및 참신성 과제의 중요한 평가 지표입니다. 다양성은 추천 목록 내 항목 간의 차이 정도를 측정하며, 추천 결과가 콘텐츠 또는 특성 측면에서 얼마나 풍부한지를 반영합니다. 일반적으로 무차원 점수로 보고됩니다. 이 지표는 관련 벤치마크와 논문에서 널리 사용되며, 모델의 해당 차원에서의 성과를 효과적으로 반영할 수 있습니다. 값이 높을수록 좋습니다. 이는 연구자와 엔지니어가 추천 다양성 및 참신성 시나리오에서 모델의 실제 성과 차이를 정량화하고, 서로 다른 방법론이나 모델 버전을 쉽게 비교할 수 있도록 돕습니다.