इंटरएक्टिव अनुशंसाकर्ता
सबसे बड़ी समस्याओं में से एक जो एक बड़े पैमाने पर डिजिटल गेम स्टोर तक आसान पहुंच के साथ आती है, यह पता लगाना है कि क्या खेलना है। स्टीम, जो वर्तमान में सबसे बड़ा पीसी गेमिंग क्लाइंट है, उपयोगकर्ताओं को आगे खेलने के लिए सिफारिशें देता है। यह कई कारकों को ध्यान में रखते हुए ऐसा करता है, जैसे कि रेटिंग्स, और गेम के प्रकार यह सोचते हैं कि आप पसंद करते हैं। अब, वाल्व ने उपयोगकर्ताओं को उन खेलों का सुझाव देने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करके इसे एक कदम आगे बढ़ाने का फैसला किया है जो उनके स्वाद के अधिक अनुकूल हैं।
इंटरएक्टिव अनुशंसाकर्ता
इंटरैक्टिव सिफारिश करने वाला स्टीम के लिए एक नई प्रयोगात्मक सुविधा है। इसे सरल रखने के लिए, यह उपकरण सभी स्टीम उपयोगकर्ताओं द्वारा यह पता लगाने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है कि आगे कौन सा गेम खेलना है। यह एक बहुत ही सहज प्रणाली है, जो उपयोगकर्ताओं को शैलियों के आधार पर क्रमबद्ध करने, टैग द्वारा फ़िल्टर करने और परिणामों की समय विंडो को समायोजित करने की अनुमति देती है।
वाल्व ने ए में इंटरैक्टिव सिफारिशकर्ता के कामकाज को समझाया ब्लॉग पोस्ट । एक तंत्रिका नेटवर्क मॉडल के आधार पर, अनुशंसाकर्ता आपके व्यक्तिगत परिणामों को प्रदान करने के लिए 'अन्य मुख्य डेटा' के साथ-साथ आपके प्लेटाइम इतिहास का उपयोग करता है।
“हम कई लाखों स्टीम उपयोगकर्ताओं और कई अरबों प्ले सत्रों के डेटा के आधार पर मॉडल को प्रशिक्षित करते हैं, जिससे हमें मजबूत परिणाम मिलते हैं जो विभिन्न प्ले पैटर्न की बारीकियों को पकड़ते हैं और हमारी सूची को कवर करते हैं। मॉडल को मानकीकृत किया गया है ताकि हम एक निर्दिष्ट समय-खिड़की के भीतर जारी किए गए गेम में आउटपुट को प्रतिबंधित कर सकें, और एक उच्च या निम्न अंतर्निहित लोकप्रियता को पसंद करने के लिए समायोजित किया जा सके। ”
इंटरएक्टिव अनुशंसाकर्ता
नए खेल
इससे यह सवाल उठता है कि सिफारिश करने वाला नए खेल को कैसे संभालता है? नए जारी किए गए शीर्षक, विशेष रूप से एक आला बाजार को लक्षित करने वाले, एक कमजोर खिलाड़ी के रूप में होते हैं। नतीजतन, तंत्रिका नेटवर्क उन खेलों की सिफारिश करने में सक्षम नहीं है जिनमें इसके बारे में कोई डेटा नहीं है। जैसे, वाल्व का कहना है कि सिफारिश करने वाला इन 'ठंड शुरू' से अलग तरीके से संपर्क करता है।
“यह बहुत जल्दी प्रतिक्रिया कर सकता है, और जब इसे फिर से प्रशिक्षित किया जाता है तो यह केवल कुछ दिनों के डेटा के साथ नई रिलीज़ पर उठाता है। इसने कहा, यह ब्रांड की नई सामग्री को सामने लाने में डिस्कवरी क्यू द्वारा निभाई गई भूमिका को नहीं भर सकता है, और इसलिए हम इस उपकरण को उनके लिए प्रतिस्थापन के बजाय मौजूदा तंत्र के लिए जोड़ रहे हैं। '
एक अन्य विवादास्पद विषय 'एल्गोरिथ्म' है। कई लोगों का मानना है कि खेल को कई उपयोगकर्ताओं द्वारा देखा जाना चाहिए, इसके लिए एक निश्चित मॉडल के लिए 'अनुकूलित' होना चाहिए। स्टीम के बाकी हिस्सों की तरह, यह नया इंटरैक्टिव अनुशंसाकर्ता कैसे काम नहीं करता है।
“हम अनुशंसा करते हैं कि खिलाड़ी जो कुछ भी करते हैं, उसे टैग या समीक्षा जैसे बाहरी तत्वों द्वारा संचालित किया जाए। एक डेवलपर के लिए इस मॉडल के लिए अनुकूलन करने का सबसे अच्छा तरीका एक ऐसा खेल बनाना है जिसमें लोगों को खेलने का आनंद मिले। हालांकि इसके स्टोर पेज पर आपके गेम के बारे में उपयोगी जानकारी के साथ उपयोगकर्ताओं को आपूर्ति करना महत्वपूर्ण है, आपको इस बारे में कोई जानकारी नहीं देनी चाहिए कि टैग या अन्य मेटाडेटा कैसे प्रभावित करती है कि एक सिफारिश मॉडल आपके गेम को कैसे देखता है। '
हालाँकि यह अभी भी प्रगति पर है, फिर भी आप अपने लिए नए सहभागी की सिफारिश कर सकते हैं।
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