Uno de los problemas más grandes que viene con tener un acceso fácil a una tienda de juegos digitales masiva es decidir qué jugar. Steam, que actualmente es el mayor cliente de juegos de PC, ofrece recomendaciones a los usuarios sobre qué jugar a continuación. Lo hace teniendo en cuenta muchos factores, como las clasificaciones y los tipos de juegos que cree que prefiere. Ahora, Valve ha decidido llevar esto un paso más allá utilizando el aprendizaje automático para sugerir a los usuarios juegos que sean más adecuados para su gusto.
Recomendación interactiva
La recomendación interactiva es una nueva función experimental para Steam. Para que sea sencillo, todos los usuarios de Steam pueden usar esta herramienta para descubrir 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 de la recomendación interactiva en una publicación de blog . Basado en un modelo de red neuronal, el recomendador utiliza su historial de tiempo de juego junto con “otros datos destacados” para proporcionar resultados personalizados.
“Formamos el modelo basado en 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 una ventana de tiempo específica, y se puede ajustar para preferir juegos con una mayor o menor popularidad subyacente “.
Nuevos juegos
¿Esto nos lleva a la pregunta de cómo el recomendador maneja nuevos juegos? Los títulos recién lanzados, especialmente aquellos dirigidos 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 aborda estos “arranques en frío” de manera diferente.
“Puede reaccionar con bastante rapidez, y cuando se vuelve a entrenar se recupera de las nuevas versiones con solo unos días de datos. Dicho esto, no puede desempeñar el papel que desempeña la cola de descubrimiento en la aparición de nuevos contenidos, por lo que consideramos que esta herramienta es un complemento de los mecanismos existentes en lugar de un reemplazo para ellos “.
Otro tema controvertido es “El algoritmo”. Muchos creen que para que un juego sea visto por muchos usuarios, debe estar “optimizado” para un determinado modelo. Al igual que el resto de Steam, no es así como funciona el nuevo recomendador interactivo.
“Diseñamos el recomendador para que se guíe por lo que hacen los jugadores, no por elementos extrínsecos como etiquetas o reseñas. La mejor manera para que un desarrollador optimice este modelo es crear un juego que la gente disfrute jugar. Si bien es importante proporcionar a los usuarios información útil sobre su juego en la página de su tienda, no debe preocuparse de 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, puede probar el nuevo recomendador interactivo en este momento.
Fuente: APPuals