Valve 推出了一个新的Steam Labs实验，该实验现已在网站和Windows托盘附件应用程序中都可以使用。Steam实验室实验008：“播放下一个”利用Valve的机器学习算法来提示您有关从图书馆中潜入哪些未玩游戏的建议。

我敢肯定，许多HEXUS常规用户将拥有相当广泛的Steam游戏库，而且添加的频率比玩过的更多。Casa Tyson就是这种情况，廉价商品和捆绑包以比可用时间快得多的速度添加到Steam库中(我也不愿意偏离值得信赖的经典作品，我知道这些经典作品既吸引人又保证娱乐性)。

当您打算购买新游戏或只是浏览Steam商店时，该网站/应用会使用Valve的Interactive Recommender技术来自定义您所看到的内容。它利用机器学习来观察您喜欢玩的游戏，并从整个商店中提出个性化建议。您可以转到该链接并自定义Interactive Recommender如何使用滑块，标签和其他设置。

现在，Valve已经采用了这项技术，并将其应用于您个人图书馆中未玩过的游戏。您会注意到，建议中可能包括彻底玩过的游戏的母带，但很容易在热门游戏中移动或刷新列表，以更仔细地考虑下一个耗时的计算机游戏。为了使决策过程更加轻松，“播放下一页”包含适合未玩游戏的各种标签，您只需将鼠标悬停在大缩略图上，即可为其中发现的动作签出“微拖车”。

从这是一项“实验”这一事实可能显而易见，该系统正在进行中，有时可能会产生意想不到的结果。

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