Gépi tanulással ajánlja a játékokat a Steam! – theGeek

Az új, interaktív játékajánló rendszer már nem csak arra fog hivatkozni, hogy fú, ez egy népszerű játék a Steamen.

A Recommender (magyarul ajánló) a Steam egyik kísérleti, „neurális hálózati modellű” funkciója, ami nem a tagekre (címkékre – ilyen például az „FPS”) támaszkodik, hanem a játékokban eltöltött időnkre, illetve „egyéb feltűnő adatokra”, és valós időben frissíti az ajánlatokat úgy, hogy behangolhatjuk a játékok korát (pl. 3 évesnél régebbi vagy sem), de a népszerűség szintjét is mi adhatjuk meg.

„A modellt több millió Steam-felhasználó és az ők több milliárdnyi játékkal eltöltött időszakja alapján oktatjuk, és így robusztus eredményekhez jutunk, amik a játék[okkal eltöltött idő] mintáinak árnyalatait megragadják, továbbá lefedik a katalógusunkat is. A modell segédváltozókkal rendelkezik, így szűkíthetjük a játékok körét egy meghatározott időszakra, és finomhangolható úgy, hogy kevésbé vagy igencsak népszerű játékok kerüljenek preferálásra.

Ezek a paraméterek megmutatkoznak a felhasználónak, így lehetőséged van az eredmények között csak a friss játékok listázására, vagy annyira visszamenni az időben, hogy akár tíz évvel ezelőtt játékok is listázásra kerüljenek. Ehhez hasonlóan beállíthatod, hogy mainstream sikereket, vagy a katalógusban mélyen található címeket kapj eredményként. A csúszkák beállításaitól függetlenül az eredmények mindig testreszabottak és a felhasználónak relevánsak lesznek. Az egyedüli információ, amit a modell a játékról nyíltan megkap, az a megjelenési dátum, hogy a megjelenési dátum csúszkájával időszakokat csinálhassunk.

Úgy terveztük meg a Recommendert, hogy az vezérelje, amit a játékosok csinálnak. Egy fejlesztő számára a legjobb mód, hogy optimalizáljon erre a modellra, az nem más, mint egy olyan játék készítése, amit az emberek imádnak és játszanak is vele. Bár fontos számunkra, hogy a felhasználóknak a játékodról a Store-on hasznos információkat biztosítsunk, nem kell amiatt kínlódnod, hogy a címkék vagy más metaadatok miként folyásolják be azt, ahogy egy ajánló modell látja a játékodat.

Mi úgy tekintünk erre az új interaktív ajánlóra, mint a sok felfedezésre szánt elem egyikére, és alig várjuk, hogy több módot is bemutassunk, amiben a fogyasztókat összeköthetjük az érdekes tartalmakkal és fejlesztőkkel,” írta a Valve egy blogposztban.

Jelenleg ez a modell eltér a hagyományos, algoritmusos ajánló modelltől a címkéivel, de a korai használók révén tanulhat a gépi tanulású modell, hogy aztán széles körben is bevetésre kerülhessen a jövőben.

Forrás: PCGamer