概念Top-K检索 / 粗召回
Top-K
Top-K是一种从候选集合中选取得分最高的K个元素的筛选策略，广泛应用于信息检索、推荐系统、自然语言处理及机器学习等领域。其核心机制是依据相似度、概率或其他评分标准对候选结果排序，并截取前K名作为输出，兼顾结果质量与计算效率。K值的设定直接影响结果的覆盖范围与精度之间的平衡。
核心事实
时间轴 (近 90 天)
9月16日
Top-K的K值应通过离线评估确定，在标注测试集上统计不同K值下的召回率（Recall@K），找召回率曲线趋于平缓的拐点
待验证50%
9月10日
Top-K剪枝策略本质上是一种基于优先队列（最小堆）的分支限界算法
待验证50%