Steam vil nå bruke maskinlæring for å forbedre spillanbefalinger

Et av de største problemene med å ha lett tilgang til en massiv digital spillbutikk er å finne ut hva du skal spille. Steam, som for tiden er den største PC-spillklienten, gir brukerne anbefalinger om hva de skal spille videre. Det gjør det ved å ta hensyn til mange faktorer, for eksempel rangeringer, og hvilke typer spill den mener du foretrekker. Nå har Valve bestemt seg for å ta dette et skritt videre ved å bruke maskinlæring for å foreslå spill som er mer tilpasset deres smak.

Interaktiv anbefaling

Den interaktive anbefaleren er en ny eksperimentell funksjon for Steam. For å holde det enkelt kan dette verktøyet brukes av alle Steam-brukere for å finne ut hvilket spill du skal spille neste. Det er et veldig intuitivt system som lar brukere sortere etter sjangre, filtrere etter koder og justere tidsvinduet for resultatene.

Valve forklarte funksjonen til den interaktive anbefaleren i et blogginnlegg. Basert på en nevral nettverksmodell, bruker anbefaleren spilletidshistorikken din sammen med “andre fremtredende data” for å gi personlige resultater.

“Vi trener modellen basert på data fra mange millioner Steam-brukere og mange milliarder spilløkter, noe som gir oss robuste resultater som fanger nyansene i forskjellige spillemønstre og dekker katalogen vår. Modellen er parametrisert slik at vi kan begrense produksjonen til spill utgitt i et spesifisert tidsvindu, og kan justeres for å foretrekke spill som har en høyere eller lavere underliggende popularitet. ”

Nye spill

Dette reiser spørsmålet om hvordan anbefaleren håndterer nye spill? Nyutgitte titler, spesielt de som retter seg mot et nisjemarked, har en tendens til å ha en svakere spillerbase. Følgelig er det nevrale nettverket ikke i stand til å anbefale spill som det ikke har noen data om. Som sådan sier Valve at anbefaleren tilnærmer seg disse "kalde startene" annerledes.

“Det kan reagere ganske raskt, og når det trent på nytt, tar det opp nye utgivelser med bare noen få dager med data. Når det er sagt, kan det ikke fylle rollen som Discovery Queue spiller når det gjelder å dukke opp helt nytt innhold, og derfor ser vi på dette verktøyet som additiv til eksisterende mekanismer i stedet for å erstatte dem. "

Et annet kontroversielt tema er "Algoritmen". Mange mener at for at et spill skal bli sett av mange brukere, må det “optimaliseres” for en bestemt modell. Som resten av Steam, fungerer ikke den nye interaktive anbefaleren.

“Vi designet anbefaleren til å være drevet av hva spillerne gjør, ikke av ytre elementer som koder eller anmeldelser. Den beste måten for en utvikler å optimalisere for denne modellen er å lage et spill som folk liker å spille. Selv om det er viktig å forsyne brukere med nyttig informasjon om spillet ditt på butikksiden, bør du ikke plage deg for om koder eller andre metadata vil påvirke hvordan en anbefalinger-modell ser spillet ditt. "

Selv om det fremdeles pågår, kan du teste ut den nye interaktive anbefaleren akkurat nå.