Etkileşimli Öneri Aracı
Devasa bir dijital oyun mağazasına kolay erişime sahip olmanın getirdiği en büyük sorunlardan biri, ne oynanacağını bulmaktır. Şu anda en büyük PC oyun istemcisi olan Steam, kullanıcılara bundan sonra ne oynayacakları konusunda önerilerde bulunuyor. Bunu, derecelendirmeler ve tercih ettiğinizi düşündüğü oyun türleri gibi birçok faktörü hesaba katarak yapar. Şimdi, Valve, kullanıcılara zevklerine daha uygun oyunlar önermek için makine öğrenimini kullanarak bunu bir adım öteye taşımaya karar verdi.
Etkileşimli Öneri Aracı
etkileşimli tavsiye eden Steam için yeni bir deneysel özelliktir. Basit tutmak için, bu araç tüm Steam kullanıcıları tarafından bir sonra hangi oyunun oynanacağını bulmak için kullanılabilir. Kullanıcıların türlere göre sıralama, etiketlere göre filtreleme ve sonuçların zaman penceresini ayarlamasına olanak tanıyan oldukça sezgisel bir sistemdir.
Valve, etkileşimli tavsiyenin işleyişini bir Blog yazısı . Bir sinir ağı modeline dayalı olarak, tavsiye eden kişi kişiselleştirilmiş sonuçlar sağlamak için oynatma süresi geçmişinizi 'diğer dikkat çekici veriler' ile birlikte kullanır.
Modeli milyonlarca Steam kullanıcısından ve milyarlarca oyun oturumundan gelen verilere dayanarak eğiterek bize farklı oyun modellerinin nüanslarını yakalayan ve kataloğumuzu kapsayan sağlam sonuçlar sağlıyoruz. Model, çıktıyı belirli bir zaman aralığında piyasaya sürülen oyunlarla sınırlayabilmemiz için parametrelendirilmiştir ve popülerliği daha yüksek veya daha düşük olan oyunları tercih edecek şekilde ayarlanabilir. '
Etkileşimli Öneri Aracı
Yeni oyunlar
Bu, tavsiye edenin yeni oyunları nasıl ele aldığı sorusunu gündeme getiriyor? Yeni yayınlanan oyunlar, özellikle niş bir pazarı hedefleyenler, daha zayıf bir oyuncu tabanına sahip olma eğilimindedir. Sonuç olarak, sinir ağı, hakkında hiçbir verisi olmayan oyunları tavsiye edemez. Bu nedenle Valve, tavsiyenin bu 'soğuk başlangıçlara' farklı yaklaştığını söylüyor.
'Oldukça hızlı tepki verebiliyor ve yeniden eğitildiğinde yeni sürümleri sadece birkaç günlük verilerle alıyor. Bununla birlikte, Keşif Kuyruğu'nun yepyeni içeriğin ortaya çıkarılmasında oynadığı rolü yerine getiremiyor ve bu nedenle bu aracı, mevcut mekanizmaların yerini almaktan ziyade ek olarak görüyoruz.
Tartışmalı bir diğer konu ise “Algoritma”. Birçoğu, bir oyunun birçok kullanıcı tarafından görülmesi için belirli bir model için 'optimize edilmesi' gerektiğine inanıyor. Steam'in geri kalanı gibi, yeni interaktif tavsiye bu şekilde çalışmıyor.
'Öneriyi, etiketler veya incelemeler gibi dışsal unsurlarla değil, oyuncuların yaptıklarıyla yönlendirecek şekilde tasarladık. Bir geliştiricinin bu modeli optimize etmenin en iyi yolu, insanların oynamaktan zevk alacağı bir oyun yapmaktır. Kullanıcılara mağaza sayfasında oyununuz hakkında yararlı bilgiler sağlamak önemli olsa da, etiketlerin veya diğer meta verilerin bir öneri modelinin oyununuzu nasıl gördüğünü etkileyip etkilemeyeceği konusunda endişelenmemelisiniz. '
Hala devam eden bir çalışma olsa da, şu anda yeni etkileşimli tavsiye ediciyi kendiniz deneyebilirsiniz.
Etiketler buhar kapak
