RAWG запустил систему рекомендаций на основе нейросети
Она самостоятельно отбирает похожие игры на основе контента.
Сервис RAWG запустил на своей базе нейросеть, которая самостоятельно определяет похожие игры и создаёт рекомендации на этой основе. Алгоритм анализирует игры сразу же после того, как они попадают в базу данных RAWG. Таким образом, как отмечают в компании, рекомендации нейросети оказываются более точными, чем те, что основаны на тегах и категориях, выбранных игроками или редакторами.
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 её с другими похожими играми на всех платформах, где вы играете, и выдаёт вам результат.
Машинное обучение заставляет рекомендации работать по-другому, результаты совсем не похожи на алгоритмы на основе метаданных или коллаборативной фильтрации. Например, если вам понравилась Super Mario Galaxy, то вы, возможно, будете искать другие яркие весёлые игры, а не просто 3D-платформеры.
Рекомендации, сформированные нейросетью, можно увидеть, нажав кнопку «Show more like this» на странице любой игры. В разговоре с DTF сооснователь RAWG и директор по продукту Алексей Горностаев рассказал, что алгоритм анализирует внутриигровой контент и пользовательские метаданные, накопленные в базе, при составлении списка похожих игр.
Steam не понимает, что именно происходит в игре и как она выглядит — точнее понимает, но лишь отчасти, что отметили пользователи. Нейросеть же может смотреть на сотни тысяч игр разом и классифицировать все их без участия человека. Наконец, рекомендации на Steam есть только для игр, которые присутствуют в Steam. Например, я хочу найти игру, похожую на Doom, но для своего Samsung Galaxy. Ну и куда мне идти? А RAWG покажет мне Dead Effect седьмым номером в списке похожих на Doom игр, и она как раз выходили изначально на смартфоны.
При этом, встречаются и погрешности. Например, в списке игр, похожих на Doom (2016) можно увидеть Dark Souls 3.
Горностаев объясняет это тем, что система пока принимает во внимание исключительно контент игры, а не геймплей.
Алгоритм пока принимает во внимание именно контент игры. И в этом смысле, кстати, рекомендация Dark Souls 3 — отличная. Потому что и там, и там игрок жестоко сражается со страшными демонами. В будущем мы будем улучшать систему рекомендаций за счёт данных наших пользователей и большего объёма контента, на котором мы будем обучать нейросеть.
Говоря о том, чем рекомендации от нейросети могут быть лучше рекомендаций игроков, директор по продукту RAWG отмечает, что во втором случае тайтл должен получить какое-то количество отзывов, но некоторые игры «не находят своих игроков». Автоматизированный алгоритм, в свою очередь, позволяет включить игру в список даже тогда, когда её никто не запускал.
В будущем RAWG планирует добавить обработку фидбека от пользователей и продолжить обучение нейросети. Таким образом, рекомендации должны стать точнее.