Steam ahora utilizará el aprendizaje automático para mejorar las recomendaciones de juegos

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Recomendador interactivo



Uno de los mayores problemas que conlleva tener fácil acceso a una enorme tienda de juegos digitales es averiguar a qué jugar. Steam, que actualmente es el cliente de juegos de PC más grande, brinda a los usuarios recomendaciones sobre qué jugar a continuación. Para ello, tiene en cuenta muchos factores, como las calificaciones y los tipos de juegos que cree que prefiere. Ahora, Valve ha decidido dar un paso más al utilizar el aprendizaje automático para sugerir a los usuarios juegos que se adapten mejor a sus gustos.

Recomendador interactivo

los recomendador interactivo es una nueva función experimental de Steam. Para simplificar las cosas, todos los usuarios de Steam pueden utilizar esta herramienta para saber qué juego jugar a continuación. Es un sistema muy intuitivo que permite a los usuarios ordenar por géneros, filtrar por etiquetas y ajustar la ventana de tiempo de los resultados.



Valve explicó el funcionamiento del recomendador interactivo en un entrada en el blog . Basado en un modelo de red neuronal, el recomendador hace uso de su historial de tiempo de juego junto con 'otros datos destacados' para proporcionar resultados personalizados.



“Entrenamos el modelo en base a datos de muchos millones de usuarios de Steam y muchos miles de millones de sesiones de juego, lo que nos brinda resultados sólidos que capturan los matices de diferentes patrones de juego y cubren nuestro catálogo. El modelo está parametrizado para que podamos restringir la salida a los juegos lanzados dentro de un período de tiempo específico, y se puede ajustar para preferir juegos con una popularidad subyacente mayor o menor '.



Recomendador interactivo

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Nuevos juegos

Esto plantea la pregunta de cómo maneja el recomendador los juegos nuevos. Los títulos recién lanzados, especialmente aquellos que apuntan a un nicho de mercado, tienden a tener una base de jugadores más débil. En consecuencia, la red neuronal no puede recomendar juegos de los que no tiene datos. Como tal, Valve dice que el recomendador se acerca a estos “arranques en frío” de manera diferente.

“Puede reaccionar con bastante rapidez y, cuando se vuelve a entrenar, detecta nuevas versiones con solo unos pocos días de datos. Dicho esto, no puede cumplir el papel que desempeña Discovery Queue en la aparición de contenido nuevo, por lo que consideramos que esta herramienta se suma a los mecanismos existentes en lugar de reemplazarlos '.



Otro tema controvertido es “El algoritmo”. Muchos creen que para que un juego sea visto por muchos usuarios, debe estar 'optimizado' para un modelo determinado. Como el resto de Steam, no es así como funciona el nuevo recomendador interactivo.

“Diseñamos el recomendador para que se rija por lo que hacen los jugadores, no por elementos extrínsecos como etiquetas o reseñas. La mejor manera de que un desarrollador optimice este modelo es crear un juego que la gente disfrute jugando. Si bien es importante proporcionar a los usuarios información útil sobre su juego en su página de la tienda, no debe preocuparse por si las etiquetas u otros metadatos afectarán la forma en que un modelo de recomendaciones ve su juego '.

Aunque todavía es un trabajo en progreso, puedes probar el nuevo recomendador interactivo por ti mismo ahora mismo.

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