Команда рекомендательного сервиса RAWG сообщила о том, что начиная с сегодняшнего дня искать игры станет еще проще. Дело в том, что теперь игры, схожие с теми, что вас интересуют, будет выдавать не система алгоритмов и тегов, а специально обученная нейросеть.
Рекомендации, основанные на метаданных, в основном полагаются на теги и категории, что делает их менее точными. С машинным же обучением такой проблемы нет — сразу после того, как игра попадает в базу RAWG, она проходит анализ с помощью нейросети. Здесь учитываются как метаданные, заданные издателями и игроками, так и реальный контент игры.
Вот что об обновлении говорит Гаджи Махтиев, основатель RAWG и «SE7EN.ws»:
Мы наблюдали, как люди ищут игры, и заметили, что один из самых частых сценариев — это найти «игры, похожие на X». Мы создали нейросеть, которая делает именно это. Она анализирует игровой контент вместе с метаданными и эвристическими алгоритмами, чтобы понять визуальный стиль и геймплей игры. Дальше нейросеть матчит ее с другими похожими играми на всех платформах, где вы играете, и выдает вам результат.
Как работают рекомендации: в ленте можно фолловить жанры, платформы, создателей и своих друзей и мониторить важные для вас игры в одном месте. Если вам что-то понравилось, то на странице игры вы можете найти ссылки на цифровые магазины, чтобы сразу же купить игру. Кнопка «Show more like this» ведет на страницу похожих игр. Результаты, которые вы там видите, формируются нейросетью. Нейросеть анализирует внутриигровой контент всех игр в базе и подбирает наиболее похожие.
Источник
