Trefferquote unter den ersten k Ergebnissen
Definition
Recall@k misst gefundene relevante Elemente innerhalb der ersten Ergebnisse.
Der Anteil relevanter Elemente, die innerhalb der ersten k zurückgegebenen Ergebnisse enthalten sind.
Einfach erklärt
Man prüft, wie viele der insgesamt passenden Dokumente unter den ersten festgelegten Suchplätzen auftauchen.
Warum das im Alltag wichtig ist
Der Begriff hilft, KI-Systeme fundiert auszuwählen, zu entwickeln, zu bewerten und ihre technischen Risiken realistisch einzuordnen.
Beispiel aus dem Mittelstand
Von vier relevanten Dokumenten liegen drei unter den ersten zehn Treffern; Recall@10 ist 0,75.
Grenzen und Fallstricke
- k ohne Nutzungskontext wählen, Relevanzurteile unvollständig lassen oder Recall@k mit Precision@k verwechseln.
Entstehung & Geschichte
Recall@k wurde mit rangbasierten Such- und Empfehlungssystemen zu einer Standardmetrik.
Anwendung im Mittelstand
- Mögliche Anwendung: Von vier relevanten Dokumenten liegen drei unter den ersten zehn Treffern; Recall@10 ist 0,75.
Häufige Fragen
Was bedeutet Trefferquote unter den ersten k Ergebnissen?
Der Anteil relevanter Elemente, die innerhalb der ersten k zurückgegebenen Ergebnisse enthalten sind. Welche Fehler sollte man vermeiden? k ohne Nutzungskontext wählen, Relevanzurteile unvollständig lassen oder Recall@k mit Precision@k verwechseln.
Quellen
Quelle geprüft am 10.10.2026. Redaktionelle Anwendungsbeispiele sind hypothetisch; kein Nachweis realer Kundenergebnisse.
Redaktionell geprüft am: