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Valve 推出交互式推荐引擎

Steam 上有数以千计的游戏,哪一款游戏会让玩家产生兴趣?逐个浏览显然不可行。Valve 尝试过推荐方法,产生一个队列的游戏供玩家浏览。它推荐的主要是热门游戏,也就是很多人玩的游戏,但未必切合特定玩家的口味。现在,它宣布了新的实验,推出了交互式推荐引擎,提供了更细分的分类。

Valve 称,新推荐引擎是:“基于一个神经网络模型,经训练后可以根据用户的游玩时间历史及其他显著数据推荐游戏。我们用来自数以百万计的 Steam 用户及数以亿计的游戏会话数据对该模型进行训练,所获得的结果非常可靠,捕捉了不同游玩模式的细微差别,并涵盖了我们所有的游戏。模型已经参数化,因此可以将输出结果限制在某一特定时间段内发行的游戏,还可以调整偏向更热门或更冷门的游戏。参数对用户公开,玩家可以选择只在结果中查看近期发行的游戏,或是包含从十年前到现在发行的所有游戏。同样的,玩家还可以选择只查看主流热门游戏,或是在游戏目录中深挖心头所好。无论滑块如何设置,搜索结果始终充满个性,只与单个用户相关。”

 

原文链接:https://www.linuxidc.com/Linux/2019-07/159311.htm

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