Steam通过机器学习开始向用户推荐合适的游戏

Valve 正在继续努力改善 Steam 中游戏的可见性和发现性。昨天正式发布了 新的用户界面。它被称为 “互动助手”，能够通过机器学习帮助用户找到他们最有可能喜欢的游戏。

该服务根据特定用户在不同游戏中花费的时间来进行推荐。接下来，它会找到有相似游戏体验的用户。在推荐中，该服务会建议给特定用户那些他们尚未拥有但与他们游戏时间相似的玩家所玩的项目。

推荐可以根据游戏的受欢迎程度、它们的发布年龄进行设置，还可以突出或排除某些类别（例如，可以设置使免费或独立游戏不出现在推荐项目中）。

这个工具的主要问题是难以找到。在它被放在主页之前，许多人可能不会使用它。另一方面，自从它作为 “Steam 实验室” 测试项目的一部分以来，借助它在商店中购买了超过一万种不同的游戏（指的是种类数量，而不是复制品数量）。

此外，Valve 还开始在 Steam 的其他部分应用这个系统。例如，在观看特定游戏时，某个用户将能够看到“与偏好相似的玩家喜欢这款游戏”的提示，如果该游戏符合他们的兴趣。

作为总结，系统的作者指出以下几点：

• 收集的数据表明“互动助手”比 Steam 的其他功能具有显著且持久的优势；
• 推出这一功能的积极效果是长期的，换句话说，这一功能具有长远的前景；
• 它能够推荐 Steam 全部目录中的大部分内容，而不仅仅是公认的热门游戏。

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