Valve 旗下 Steam 平台的 Steam 實驗室（Steam Labs）今日正式推出
「互動式推薦專員」新工具，藉由機器學習功能，並根據具有類似喜好的其他玩家玩過什麼遊戲，來預測並推薦給玩家遊戲。
Valve 表示，「互動式推薦專員」主要是藉由機器學習系統根據玩家的 Steam 遊玩紀錄，為玩家個人挑選的推薦內容。玩家只要使用控制條和篩選條件自訂推薦結果，再儲存設定，就能讓 Steam 記得玩家的偏好。
想要使用的玩家只要登入 Steam 帳號就可使用這功能，可以依照遊戲熱門程度、遊戲發行時間來進行加權，同時也可以增加或排除特定標籤等，來即時設定喜好。
Valve 表示，互動式推薦專員運用機器學習模型，根據數千百萬名 Steam 使用者的遊玩時間紀錄訓練而成。 這種模型不直接受到標籤或評論影響，而是觀察使用者實際上玩什麼，藉此了解 Steam 上遊戲的特徵。 基本概念就是如果其他遊玩習慣與您相似的玩家會玩某一款您尚未嘗試過的遊戲，那麼您也可能會喜歡該款遊戲。
Valve 表示，「互動式推薦專員」不會取代 Steam 現有內容探索系統，而是多一種推薦給玩家遊戲的方式，但是「互動式推薦專員」無法推薦新推出、還沒有人玩過的遊戲，但他們未來會利用「互動式推薦專員」的基本技術來強化像是「下一款遊戲」的功能，來推薦玩家已經購買、但尚未遊玩過的遊戲等。
Valve 指出，他們樂見這項功能可以讓玩家找到更多 Steam 上的遊戲，而非只偏向最熱門的遊戲，此項功能頁面造訪促成了超過一萬款不同遊戲的購買。
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