，或是通过您的商店菜单，进入jiāo互式推荐模xíng。 交互式推荐模型使用的机器学习模型是通过数百万 Steam 用户的游戏时间历史训练而成。 它通过直接观察用户在 Steam 上实际所玩来了jiè游戏，而不直接受标签或评测影响。 其基本理念是，如果有与您类似游戏习惯的玩家玩了您还没试过的游戏，那么这款游戏您也可能喜欢。 我们也将其基础模型开始用于 Steam 商店的其他部分，我们认为在这些地方，它可以帮助玩家看到最为相关的内容，或是做出最为明智的选择。 比如，当查看某个特定游戏的页面时，您有时可能会看见“像您一样的玩家喜欢此游戏”，表示这款游戏因此与您相关，当然，其中还可能有其他因素。 交互式推荐模型并不会取代我们现有的内容fèi现系统，而是锦上添花，又带来了一种 Steam 向玩家推荐游戏的方式。 虽然这是一款强大的工具，却还是有其力所不及之处。 比如，它无法推荐尚未有人玩过的新品，而探索队列却正是因此而设。 虽然如此，我们还是开始使用交互式推荐模型的基础科技来驱动 Steam 上的其他功能，如 Steam 实验室 4 号实验：接xià来畅玩，它会为您推荐您已购买、但却因某种原因尚未游玩的游戏。 由此催生的，便是能更好地将顾客和他们在各种情况下会喜欢的游戏连接起来的 Steam 体验。 Steam 交互式推荐模型首先是作为 Steam 实验室计划的一环登场的。 访问实验室的玩家给了我们反馈，帮助我们评估并迭代像交互式推荐模型一样富有潜力的 Steam 功能。 在开发阶段，各位的反馈为我们指引方向，让我们添加了标签筛选、设置保存功能，以带来更为强大的引导式推荐。 我们同时也研究了量化数据，衡量点击率和愿望单转化率，以及来自首页宣传图和完整交互式推荐模型页面的游戏购买。 交互式推荐模型的数据与其他 Steam 功能相比更胜一筹，且不仅只限于其推出后的数周，而是在接下来的数月都持xù如此，这让我们坚信这一工具拥有长远价值，能够帮助用户找到他们喜爱的游戏。 另外颇为喜人的一点是，通过这种方式发现的游戏覆盖了我们目录的绝大部分，而不仅仅只限于热门游戏；访问交互式推荐模型页面而达成的不同游戏购买多达 6
其中，年轻人中（18~3岁），高达76%以上都是使用iPhone，而那些通过微软商店购买APP的客户则清一色7岁以上。
之后，网飞预计将继续进军手机游戏领域，并于本月收购了两家游戏工作室Next games和Boss Fight Entertainment。
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