Steam互動式推薦模型正式上線
小編也嘗試了一下 Steam 新推出的互動式推薦模型,可以看到在左側 Steam 列出了我近段時間所遊玩的遊戲以及總遊玩時間,並在右邊為我推薦了幾款遊戲,例如《全面戰爭:三國》、《Artifact》(???)、《只狼:影逝二度》等。除此之外,玩家還可以調整上方的“熱門程度”以及“遊戲發售時間”,無論你是喜歡老遊戲還是冷門遊戲該模型都能滿足你的要求。
【互動式推薦模型】Steam 官方介紹
互動式推薦,為您量身打造
今天,我們隆重推出 Steam 互動式推薦模型,它讓使用者可以巧馭機器學習的力量,根據自己的遊玩模式獲得個性化的互動式推薦。 搭配強大的標籤篩選器,您可以實時調整結果,在熱門或小眾、新作或經典之間選擇屬於自己的平衡,找到正中您下懷的完美遊戲。
由系統生成的推薦會顯示在您的商店首頁。 點選探索與自定義按鈕,即可開啟完整的互動式推薦模型,您可以在這裡調整引數、儲存設定。 您進行的所有自定義也會應用於首頁。
脫胎於 Steam 實驗室的 002 號實驗:互動式推薦模型,這一全新功能現於 Steam 商店中面向所有使用者開放。
您也可以訪問 store.steampowered.com/recommender,或是通過您的商店選單,進入互動式推薦模型。
工作原理
互動式推薦模型使用的機器學習模型是通過數百萬 Steam 使用者的遊戲時間歷史訓練而成。 它通過直接觀察使用者在 Steam 上實際所玩來了解遊戲,而不直接受標籤或評測影響。 其基本理念是,如果有與您類似遊戲習慣的玩家玩了您還沒試過的遊戲,那麼這款遊戲您也可能喜歡。
我們也將其基礎模型開始用於 Steam 商店的其他部分,我們認為在這些地方,它可以幫助玩家看到最為相關的內容,或是做出最為明智的選擇。 比如,當檢視某個特定遊戲的頁面時,您有時可能會看見“像您一樣的玩家喜歡此遊戲”,表示這款遊戲因此與您相關,當然,其中還可能有其他因素。
Steam 的眾多內容發現功能之一
互動式推薦模型並不會取代我們現有的內容發現系統,而是錦上添花,又帶來了一種 Steam 向玩家推薦遊戲的方式。 雖然這是一款強大的工具,卻還是有其力所不及之處。 比如,它無法推薦尚未有人玩過的新品,而探索佇列卻正是因此而設。 雖然如此,我們還是開始使用互動式推薦模型的基礎科技來驅動 Steam 上的其他功能,如 Steam 實驗室 008 號實驗:接下來暢玩,它會為您推薦您已購買、但卻因某種原因尚未遊玩的遊戲。 由此催生的,便是能更好地將顧客和他們在各種情況下會喜歡的遊戲連線起來的 Steam 體驗。
Steam 實驗室的實驗
Steam 互動式推薦模型首先是作為 Steam 實驗室計劃的一環登場的。 訪問實驗室的玩家給了我們反饋,幫助我們評估並迭代像互動式推薦模型一樣富有潛力的 Steam 功能。 在開發階段,各位的反饋為我們指引方向,讓我們新增了標籤篩選、設定儲存功能,以帶來更為強大的引導式推薦。 我們同時也研究了量化資料,衡量點選率和願望單轉化率,以及來自首頁宣傳圖和完整互動式推薦模型頁面的遊戲購買。 互動式推薦模型的資料與其他 Steam 功能相比更勝一籌,且不僅只限於其推出後的數週,而是在接下來的數月都持續如此,這讓我們堅信這一工具擁有長遠價值,能夠幫助使用者找到他們喜愛的遊戲。 另外頗為喜人的一點是,通過這種方式發現的遊戲覆蓋了我們目錄的絕大部分,而不僅僅只限於熱門遊戲;訪問互動式推薦模型頁面而達成的不同遊戲購買多達 10,000 餘款。
衷心感謝幫助我們將互動式推薦模型雕琢至臻並推出的每個人。 請在 store.steampowered.com/labs 檢視更多正在進行的實驗。
立即嘗試互動式推薦模型吧!
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