steam加速器攻略：上线交互功能可针对玩家习惯推荐游戏

 　　近日，Steam平台上线了“交互式推荐模型”这一新的游戏推送功能。这一全新功能现已于Steam中面向所有用户开放，玩家们可通过商店菜单，进入交互式推荐模型。

　　“交互式推荐模型”可让玩家们根据自己的游玩模式获得个性化的交互式推荐。此功能搭配标签筛选器，玩家可以实时调整结果，在热门、小众、新作或经典之间选择属于自己的平衡，找到符合玩家游玩习惯的游戏。

　　而关于此功能的工作原理，Valve官方则做出了如下说明：

　　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您还没试过的游戏，那么这款游戏您也可能喜欢。

　　我们也将其基础模型开始用于Steam商店的其他部分，我们认为在这些地方，它可以帮助玩家看到最为相关的内容，或是做出最为明智的选择。比如，当查看某个特定游戏的页面时，您有时可能会看见“像您一样的玩家喜欢此游戏”，表示这款游戏因此与您相关，当然，其中还可能有其他因素。

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