小编： Steam商店今日在新公告中，向大家介绍了商店探索列表的全新算法机制，以便在商店的推荐推送通知，以及“更多类似产品”和“为您推荐”栏目中，通过标签更为精确、更为多样地呈现游戏
Steam商店今日在新公告中，向大家介绍了商店探索列表的全新算法机制，以便在商店的推荐推送通知，以及“更多类似产品”和“为您推荐”栏目中，通过标签更为精确、更为多样地呈现游戏。这些推荐里会包含更多的小众游戏，Steam方面表示在过去的几周测试中，“更多的顾客找到了自己并未意识到会喜欢的游戏”。
“之前，顾客在主页底部或在“更多类似产品”栏目浏览推荐推送通知以查找游戏时，所看到的游戏并不像我们希望的那样多种多样。 此外，我们也收到大量反馈，认为“为您推荐”太偏向于最热门的游戏，而个性化不足。 我们希望能确定该如何对这些反馈做出回应，因此开始查找漏洞并决定进行一项实验。
我们发现了一些漏洞，比如推荐推送通知的“类似标签”栏目中，最受好评的游戏（一个并不经常发生变化的类型）占据了过多版面。 我们对此进行了调整。 我们还发现，在某些地方用来计算热门程度的时间段过短，导致部分游戏的曝光程度无法预测， 因此我们延长了进行计算的时间段。
通过对这些地方进行调整，我们希望确保向顾客显示的游戏种类繁多的同时，也能与其相关。 顾客会利用这些推荐吗？ 换言之，他们会点进吗？ 会把游戏加入愿望单吗？ 会购买吗？ 为了回答这些问题，我们调整了商店上由推荐代码驱动的向顾客展示游戏的方式，并将其与其他漏洞修复一起打包后，发送给 5% 的顾客，在过去几周进行了测试。
在这些调整中，“为您推荐”不再那么偏向于热门游戏，所显示的游戏与单个用户相关性更高。 测试结果显示，实验组的顾客点击推荐栏目显示游戏可能性的比例高出对照组将近 15%。 个性化提高说明此栏目显示了更多不同的游戏，而游戏在顾客中的曝光量也更为均衡。
为了了解顾客所访问游戏的覆盖范围，我们对实验组成员和未参与实验的样本顾客通过“为您推荐”栏目访问游戏的数量进行了为期数天的比较。 结果非常喜人：顾客所访问的不同游戏的数量提高了 75%，而每款游戏的平均访问量则提高了48%。”
玩家们可以前往Steam实验室，去激活使用这个全新的 交互式推荐模型 实验，“只需点击数下，我们保证您会找到或重新发现让您感兴趣的游戏。”
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