A Steam most a gépi tanulást használja a játékajánlások fejlesztésére

Interaktív ajánló

Az egyik legnagyobb probléma, ami könnyen elérhető egy hatalmas digitális játékboltba, az, hogy kitaláljuk, mit kell játszani. A Steam, amely jelenleg a legnagyobb PC-s kliens, ajánlásokat ad a felhasználóknak a továbbiakkal kapcsolatban. Ezt úgy teszi meg, hogy számos tényezőt figyelembe vesz, például az értékeléseket és az általa preferáltnak ítélt játékokat. Most a Valve úgy döntött, hogy ezt a lépést tovább lépi a gépi tanulás felhasználásával, hogy olyan játékokat javasoljon a felhasználóknak, amelyek jobban megfelelnek ízlésüknek.

Interaktív ajánló

A interaktív ajánló a Steam új kísérleti szolgáltatása. Az egyszerűség kedvéért ezt az eszközt az összes Steam felhasználó használhatja, hogy megtudja, melyik játékot kell folytatnia. Ez egy nagyon intuitív rendszer, amely lehetővé teszi a felhasználók számára a műfajok szerinti rendezést, a címkék szerinti szűrést és az eredmények időablakának beállítását.

Valve elmagyarázta az interaktív ajánló működését a blog bejegyzés . A neurális hálózati modell alapján az ajánló személyre szabott eredmények biztosítása érdekében felhasználja a játékidő előzményeit az „egyéb fontos adatokkal” együtt.

„A Steam-felhasználók millióinak adatai és sok milliárd játékfolyamat alapján képezzük ki a modellt, így robusztus eredményeket kapunk, amelyek megragadják a különböző játékminták árnyalatait és lefedik katalógusunkat. A modell úgy van paraméterezve, hogy a kimenetet csak egy meghatározott időn belül kiadott játékokra korlátozhassuk, és beállítható úgy, hogy a magasabb vagy alacsonyabb népszerűségű játékokat részesítse előnyben.

Interaktív ajánló

Új játékok

Ez felveti azt a kérdést, hogy az ajánló hogyan kezeli az új játékokat? Az újonnan megjelent címek, különösen azok, amelyek egy piaci rést céloznak meg, általában gyengébbek a játékosok körében. Következésképpen a neurális hálózat nem képes olyan játékokat ajánlani, amelyekről nincsenek adatai. Mint ilyen, Valve szerint az ajánló másként közelíti meg ezeket a „hidegindításokat”.

„Elég gyorsan tud reagálni, és átképzéskor néhány napos adatokkal veszi fel az új kiadásokat. Ez azt jelenti, hogy nem töltheti be a Discovery Queue szerepét a vadonatúj tartalmak felszínre hozatalában, ezért úgy gondoljuk, hogy ez az eszköz inkább kiegészíti a meglévő mechanizmusokat, mintsem azok helyettesítése. '

Egy másik vitatott téma az „Az algoritmus”. Sokan úgy gondolják, hogy ahhoz, hogy egy játékot sok felhasználó láthasson, „optimalizálni” kell egy bizonyos modellhez. A Steam többi részéhez hasonlóan az új interaktív ajánló sem így működik.

„Az ajánlót úgy terveztük, hogy a játékosok tevékenysége vezérelje, ne pedig olyan külső elemek, mint a címkék vagy az értékelések. A fejlesztő számára a legjobb optimalizálás ehhez a modellhez az, ha olyan játékot készít, amelyet az emberek szívesen játszanak. Bár fontos, hogy a felhasználók számára hasznos információkat nyújtson a játékáról az áruház oldalán, ne aggódjon azon, hogy a címkék vagy más metaadatok befolyásolják-e, hogy egy ajánlási modell hogyan látja a játékot. '

Bár ez még folyamatban lévő munka, most kipróbálhatja magának az új interaktív ajánlót.