Valve har annonceret en helt nye feature kaldet the Interactive Recommender, og selvom det lyder rimelig normalt, så bliver det mere interessant, når du lærer, at den bruger "machine learning via a neural network", der er trænet til at anbefale spil baseret på den tid, du har spillet andre spil.
Denne feature kommer efter fan feedback. De ønskede, at det var lettere at finde spil, derfor er denne nye funktion rette mod at personliggøre anbefalingerne.
Dette "neural network" er trænet gennem milliarder af play-sessions og millioner af brugere, med parametre som popularitet og udgivelsestidspunkt, der kan justeres.
Det er altså ikke tags og review scores, der bliver brugt som information, men moddelen lærer istedet for igennem spilene, og hvad brugeren gør i dem. Dog kan gammeldags metoder som tags og genre stadigvæk tages i brug.
Dette er et eksperiment, som brugerne kan vælge, det er ikke blevet standardiseret endnu.
"We want to hear feedback from both customers and developers, so, check out the The Interactive Recommender and join the discussions to let us know what you think. As we gather data about the recommender's usefulness, we'll share how things are going," skriver Valve.
Er det en god ide?