覆盖率（Coverage）是推荐系统评估指标之一，用于衡量推荐系统是否能够覆盖物品空间中的多样性，即是否能够推荐系统中的每个物品都能够被推荐给用户。覆盖率通常是一个百分比，表示被推荐的物品占总物品集合的比例。
覆盖率的计算公式为：
推荐系统的高覆盖率意味着系统能够广泛涵盖物品空间，为用户提供多样化的选择。在实际应用中，一个完全覆盖物品空间的推荐系统可能并不现实，因为物品集合可能非常庞大。因此，覆盖率的目标是尽量提高，以满足用户多样化的兴趣。
覆盖率的提高可以通过以下方式实现：
- 多样性推荐算法： 使用能够推荐不同领域、种类、特征的算法，确保推荐结果的多样性。
- 热门物品和长尾物品的平衡： 既要考虑推荐热门物品以提高点击率，也要关注长尾物品，以提高覆盖率。
- 新颖性推荐： 引入新颖的推荐物品，让用户有机会发现他们以前未曾了解的物品。
- 基于内容的推荐： 利用物品的内容信息，如标签、关键词等，提高推荐系统的多样性。
- 混合推荐策略： 结合不同的推荐算法和策略，形成综合的推荐结果，增加覆盖范围。
需要注意的是，覆盖率的提高应当综合考虑其他指标，如准确性、个性化等。在追求覆盖率的同时，不应牺牲用户体验和推荐质量。
