Steam实验室一周年，几项实验功能将正式实装

Valve 宣布 Steam 实验室项目推出一周年，“社区推荐”等功能将从实验室毕业，在 Steam 上正式推出。

　　

Steam 实验室是一个想要通过公开实验和迭代来优化 Steam 的项目。开发团队通过用户的使用和反馈对功能进行迭代更新。一年过去，其中四项实验将在 Steam 上正式实装，两项实验被搁置，还有其他实验将继续打磨。

将正式实装的实验

　　

以下实验已经从实验室毕业，正式在 Steam 上推出，主要是帮助玩家发掘寻找游戏的功能。

社区推荐

　　

该功能会将玩家的评测放在主页向所有人展示。Steam 希望以此将社区活力带到商店中，让玩家将现在喜爱的游戏的喜爱的理由分享到更多人。让玩家相互联系并可以直接相互推荐游戏，平台管理者将退居幕后。

交互式推荐

　　

交互式推荐模型这一实验最初是为了判断是否可以使用机器学习来为玩家提供个性化推荐。目前的成果是一个能够自我训练来辨别 Steam 上玩家游戏模式的系统。

　　

为了更准确生成结果，Steam 添加了玩家将某些游戏历史记录排除的功能。以及纳入了避免已经玩过的游戏影响推荐结果的功能，可在忽略时选择“已经在另一个平台上拥有”的功能。

“接下来畅玩”建议

　　

“接下来畅玩”功能使用了交互式推荐模型相同的技术，向玩家推荐已经拥有但尚未玩过的游戏。用户可以在 Steam 库中添加“接下来畅玩”陈列架，用来在自己的库中查看 Steam 的推荐。这些建议是在与数百万其他玩家进行比较后，根据游戏历史记录做出的。

强大的“搜索”工具

　　

根据玩家的要求，添加了许多全新工具：如依价格筛选结果、只查看正在特卖的项目，以及排除已拥有游戏、已加入愿望单或已忽略的项目，搜索的标签可以选择包含或排除。并且现在搜索结果页可以选择是采用分页还是随滚动载入的形式

已搁置的实验

　　

两项实验已经被搁置了，为新的实验让路。

自动展示

　　

“自动展示”的目的是完全自动生成游戏视频。视频时长从 2 分钟至 30 分钟不等，拥有动态设计效果、播音员配音、主题驱动的自动推荐，以及同时进行流式传输，以便在最短的时间里传递最大量的信息。但数据显示这长度并不合适，因为观众通常在开始的几分钟内就离开了。并且最终Valve在推荐特定游戏时还是选择手动制作，但未来仍有可能会再次实验自动展示功能。

深度探索

　　

此功能可用一款最爱游戏作为切入点来发掘类似作品。发掘鲜为人知但深受喜爱的、与某款最爱热门游戏多少有些相似的遗珠颇具趣味，但最终结果显示，以相似度为基础的浏览结果，很难让人接受。这项实验的经验将用于其他功能。

进行中的实验

　　

目前在 Steam 实验室里进行的几项实验前景向好，预计会在接下来的数月中从实验室毕业，正式登陆 Steam。

新闻及活动中心

　　

新闻中心让玩家可以探索自己畅玩、关注或加入愿望单的游戏的个性化动态信息、活动、现场直播及更新。这些信息可以在自定义后纳入或排除某些类型的活动或新闻来源。最重要的是，该实验配有提醒系统，帮助玩家关注游戏内活动、现场直播以及其他已安排日程的活动，以此了解未来的动向。

查询扩展

　　

Steam 搜索将使用自定义的同义词库来定义标签和相关元数据之间的关系，以提供更为精确、一致的搜索结果。举例来说，搜索“即时”和“战略”会产生和搜索“即时战略”相同的结果。现在可以通过实验室加入此实验，这将更新搜索功能的逻辑，获得以标签为基础的搜索结果。

微型宣传片

　　

该功能将试验了不同的格式、长度和策略来从发行商提供的标准游戏宣传片中自动生成微型宣传片。以及各种自动组合和自动汇集这些短视频的方法。微型宣传片旨在帮助浏览者在最短的时间中对游戏产生足够的了解。

　　

现在，大家可以在 Steam 商店中找到微型宣传片，在主页、特卖活动、交互式推荐模型中，将鼠标悬浮于项目之上时就会显示。其最佳格式、时长和呈现方式仍在调整中，将来会在更多地方出现。

　　

最后 Valve 表示，未来将不断推进实验室功能的迭代改善，关于新闻中心和浏览方式的更新将很很快到来，并希望得到玩家更多的反馈。

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