Steam bo zdaj s pomočjo strojnega učenja izboljšal priporočila za igre

Interaktivni priporočevalec

Eden največjih problemov, ki ga prinese enostaven dostop do velike trgovine z digitalnimi igrami, je ugotoviti, kaj naj igramo. Steam, ki je trenutno največji odjemalec za računalniške igre, daje uporabnikom priporočila, kaj naj igrajo naprej. To stori tako, da upošteva številne dejavnike, kot so ocene in vrste iger, za katere meni, da so vam bolj všeč. Zdaj se je Valve odločil narediti še en korak naprej z uporabo strojnega učenja, da uporabnikom predlaga igre, ki so bolj primerne po njihovem okusu.

Interaktivni priporočevalec

The interaktivni priporočevalec je nova eksperimentalna funkcija za Steam. Da bo preprosto, lahko to orodje uporabljajo vsi uporabniki Steama, da ugotovijo, katero igro bodo igrali naprej. Gre za zelo intuitiven sistem, ki uporabnikom omogoča razvrščanje po zvrsteh, filtriranje po oznakah in prilagajanje časovnega okna rezultatov.

Valve je razložil delovanje interaktivnega priporočila v a objava v spletnem dnevniku . Na podlagi modela nevronske mreže priporočevalec uporablja vašo zgodovino predvajanja skupaj z 'drugimi pomembnimi podatki' za zagotavljanje prilagojenih rezultatov.

»Model izobražujemo na podlagi podatkov milijonov uporabnikov Steama in več milijard sej predvajanja, kar nam daje zanesljive rezultate, ki zajemajo odtenke različnih vzorcev predvajanja in zajemajo naš katalog. Model je parametriziran tako, da lahko omejimo izhod na igre, ki so bile izdane v določenem časovnem obdobju, in ga lahko prilagodimo tako, da daje prednost igram z večjo ali nižjo osnovno priljubljenostjo. '

Interaktivni priporočevalec

Nove igre

Ob tem se zastavlja vprašanje, kako priporočevalec obravnava nove igre? Na novo izdani naslovi, zlasti tisti, ki ciljajo na tržne niše, imajo običajno šibkejšo bazo igralcev. Zato nevronska mreža ne more priporočiti iger, o katerih nima podatkov. Kot tak Valve pravi, da priporočevalec teh »hladnih zagonov« pristopa drugače.

»Lahko se odzove dokaj hitro in se ob ponovnem treningu loti novih izdaj z le nekaj dnevi podatkov. Kljub temu pa ne more zapolniti vloge, ki jo ima čakalna vrsta Discovery pri prikazovanju popolnoma nove vsebine, zato menimo, da je to orodje dodatek obstoječim mehanizmom in ne nadomestitev zanje. '

Druga sporna tema je 'Algoritem'. Mnogi verjamejo, da jo je treba, da bi si igro lahko ogledali številni uporabniki, 'optimizirati' za določen model. Tako kot preostali del Steama tudi novi interaktivni priporočevalec ne deluje tako.

»Priporočevalca smo zasnovali tako, da ga vodijo igralci, ne pa zunanji elementi, kot so oznake ali pregledi. Najboljši način, da razvijalec optimizira za ta model, je ustvariti igro, ki jo ljudje radi igrajo. Čeprav je pomembno, da uporabnikom na njegovi strani ponudite koristne informacije o svoji igri, se ne smete mučiti, ali bodo oznake ali drugi metapodatki vplivali na to, kako model priporočil vidi vašo igro. «

Čeprav še vedno poteka, lahko zdaj že preizkusite novega interaktivnega priporočila.