Steam实装交互式推荐模型：个性化游戏推荐
为玩家量身打造
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近日，V社隆重推出 Steam 交互式推荐模型，它让用户可以巧驭机器学习的力量，根据自己的游玩模式获得个性化的交互式推荐。 搭配强大的标签筛选器，玩家可以实时调整结果，在热门或小众、新作或经典之间选择属于自己的平衡，找到正中下怀的完美游戏。
目前，由系统生成的推荐会显示在玩家的商店首页。 点击探索与自定义按钮，即可打开完整的交互式推荐模型，玩家可以在这里调整参数、保存设置。 此外，进行的所有自定义也会应用于首页。
官方表示，交互式推荐模型使用的机器学习模型是通过数百万 Steam 用户的游戏时间历史训练而成。 它通过直接观察用户在 Steam 上实际所玩来了解游戏，而不直接受标签或评测影响。其基本理念是，如果有与您类似游戏习惯的玩家玩了还没试过的游戏，那么这款游戏您也可能喜欢。
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