밸브가 자사의 게임 플랫폼 스팀에서 기계 학습(머신러닝:Machine Learning) 데이터를 바탕으로 고객에 게임을 권하는 ‘상호작용 추천(Interactive Recommender)’ 시스템을 공개했다.
버지를 비롯한 외신은 11일(현지시각) 이같이 보도했다. 인터랙티브 추천은 인공지능을 활용해 플레이어가 어떤 게임을 하는지 살펴본 뒤 비슷한 성향을 가진 다른 사람을 분석해 게임을 권한다.
스팀은 블로그를 통해 "비슷한 플레이 습관을 지닌 다른 게이머들이 즐기는 게임을 여러분께 제안한다면, 그것은 좋은 추천일 것"이라고 밝혔다.
새 인터랙티브 추천 시스템은 이와 다르다. 기본적으로 출시일을 뺀 게임 외적 정보를 전혀 고려하지 않는다. 그 대신 이용자의 행동을 통해 게임을 직접 학습한다. 새 시스템은 개발사가 추천 목록에 게임을 노출시키기 위해 그저 사람들이 게임을 즐길 수 있게 만들기만 하도록 유도한다.
이 추천을 바탕으로 게임을 찾을 때, 이용자는 슬라이더를 이리저리 옮기며 ‘대중적인(Popular)’ 게임부터 ‘틈새(Niche)’게임까지 살펴볼 수 있다. 밸브은 ‘틈새 시장’에 있는 게임은 ‘숨은 보석과 같은 게임일 가능성이 높다고 설명했다. 이 시스템은 출시일이나 태그를 통해 결과값을 좁히는 기능도 지원한다.
밸브는 블로그에서 "상호작용 추천 시스템이 유용하다고 판단할 경우, 적용하기 전에 이용자들에게 그 내용을 미리 공유하겠다"고 밝혔다.