潞城市:Steam实验室宣布新功能查询扩展 优化标签让搜索效果更厚实

admin/2020-04-23/ 分类:民生/阅读:

Steam今天宣布了实验室4.1号搜索实验:查询拓展功效的详细先容。有时玩家使用特定标签举行搜索时无法找到想要的游戏,原因是发行商没把原本包罗的元素写进标签,“查询拓展”功效的加入就可以有效地改善这种情形。

Steam实验室页面>>

“查询功效”官方先容:

我们现在带着查询的头脑思索

在查询扩展这个实验中,我们用来优化 Steam 搜索的方式就是像人类一样处置标签,那就是:运用逻辑头脑! 以即时战略、即时和计谋为例。 若是一款游戏标记为即时战略但不含即时和战略,使用 Steam 现有搜索手艺搜索即时 战略时就会找不到这款游戏。 查询扩展即可解决该问题

您在接见 Steam 实验室004.1号实验:搜索查询扩展时,就可以体验我们全新的搜索效果,包罗那些由于使用了搜索扩展才显示其中的游戏。 这项实验中的许多搜索对标签善加利用,因此现在可以撒更大的网,显示更多的游戏。 和以往一样,我们希望能获得您的反馈意见。请在讨论组中见告我们您对新的搜索效果的想法。

也请继续往下阅读,领会查询扩展若何带来更好的搜索效果。

用查询扩展优化搜索效果

查询扩展的焦点在于,我们不仅仅是思量某款游戏使用的标签,还思量标签的逻辑寄义。

好比说您异常希望玩一款3D平台游戏,因此您会在Steam搜索中选择3D及平台标签。 因此,您看到的搜索效果如下:

可是我们另有一个3D平台标签。 若是您搜索时选择的是这个标签,就会获得更多效果,但也会错过首次搜索时看到的部门游戏:

现在,若是您介入 Steam 实验室用查询扩展优化过的搜索实验,无论您用来执行搜索的是哪一组标签,都市获得所有以上的效果,甚至更多。 现在我们可以看到,这组效果甚至比前两个方式加起来所获得的效果局限还要广:

一最先的两种情形下都市遗漏效果,由于现有的搜索版本将所有标签视为互不相关的信息。 人固然可以看出 3D 平台是由 3D 和平台游戏组成, 搜索也应该足够伶俐,能识别出这种关系。

但搜索又不能过于伶俐,由于这不是推荐模子——应该返回的是用户需要的效果,不多不少刚刚好。 在深入探讨解决方案前,让我们先来更好地剖析一下问题。

为游戏添加标签的差异

有些游戏的标签比起其他游戏来更为齐全。 我们准备了一些历久设计来应对这个问题,而查询扩展只是简朴的第一步。

好比,含有即时战略标签的游戏并不一定含有即时 计谋标签,反之亦然。 同样地,含有动作冒险 日系角色扮演标签的游戏可能也没有动作、冒险和角色扮演标签。 不幸的是,凭据用户所选择的特定标签,返回的搜索效果也会大不相同。 (详情见下方)。

举例来说,对此问题不知情的开发者可能会为自己的游戏加上即时战略的标签,却并没有意识到在搜索更为简朴的标签计谋时,游戏并不会返回在效果中。 谁能怪他们呢?

而另一方面,确实知情的开发者则可能会给自己的游戏加上主要标签的种种排列组合——除了即时 计谋、即时战略之外,还要加上即时战略等等。 这个方式的坏处是,这会让游戏的标签资料充斥大量冗余标签,而我们需要的是更为有意义的标签,有助于在 Steam 商铺向用户形貌或展示游戏。

查询扩展可以弥合这些差异,同时加标签者不需要为 Steam 上的每款游戏都添加同义标签,而玩家也不需要举行庞大的搜索查询。

运行原理

让我们更为直接地看看查询扩展事实会做什么、又不会做什么,而这两点同样主要——这样一来,我们就能对标签改动后显示的搜索效果信心满满。

首先,也是最主要的一点,我们宁愿让查询扩展功效过于郑重,也不想冒险犯错。 好比,我们见告扩展查询功效:

动作冒险严酷来讲暗含动作 冒险,而

计谋角色扮演严酷来讲暗含计谋 角色扮演。

然则,我们并没有贸然地以为仅是相似或推理而出的标签具有同义关系。 又好比:

漆黑并不暗含洛夫克拉夫特式

奇幻并不暗含邪术

射击并不暗含动作,另有

计谋并不暗含回合制

诚然,漆黑和洛夫克拉夫特式经常在相同的游戏中一起泛起,因此有所关联,但这种相关性并不是对等性,因此在运用查询扩展时这两个标签并不适合相互关联。

确立了这一点后,我们梳理了所有标签,并整理出每个人都以为合理的标签关系。 这包罗可以分解为其他标签的标签(第一人称射击 → 第一人称视角 射击),另有从其他标签构建而成的标签(计谋 角色扮演 → 计谋角色扮演)。 大部门标签关系两个偏向都适用,但也并非完全云云。

好比,一款含有刷宝射击游戏标签的游戏显然也可以有寻宝和射击的标签。 然而,刷宝射击游戏是一个具备自身老例的特定游戏子类型。 只管这些老例不该由 Steam 来界说,但意识到并不是每款有寻宝和射击标签的游戏都一定是刷宝射击游戏似乎是郑重的做法。 因此现在,标签之间的关系需要人为考量。

逐步扩展标签查询

以下举个略为简朴的例子说明后台运行原理。

用用户的标签列表最先举行搜索查询:

动作

冒险

2D 平台  

解谜

我们对庞大标签举行识别,并将其分解为简朴标签:

2D 平台 → 2D 平台游戏

现在来看是否所有简朴的标签都可以组合形成庞大标签:

动作 冒险 → 动作冒险

解谜 平台游戏 → 平台解谜

我们使用 OR 将以下这些标签作为同义词添加进每一个初始标签:

(动作 OR 动作冒险)

(冒险 OR 动作冒险)

(2D OR 2D 平台)

(平台游戏 OR 2D 平台)

(解谜 OR 平台解谜)

下面,我们针对每一个标签来查找将其完全包罗其中的庞大标签:

动作 →(动作冒险 OR 动作角色扮演 OR 动作类 Rogue)

[i]冒险/i] →(动作冒险)

2D →(2D 平台 OR 2D 格斗)

平台游戏 →(2D 平台 OR 3D 平台 OR 正确平台游戏 OR 平台解谜)

解谜 →(平台解谜)

我们用 OR 将以下这些标签作为同义词添加至每一个初始标签(条件是我们没有在前一步举行添加):

(动作 OR 动作冒险 OR 动作角色扮演 OR 动作类 Rogue)

(冒险 OR 动作冒险)

(2D OR 2D 平台 OR 2D 格斗)

(平台游戏 OR 2D 平台 OR 3D 平台 OR 正确平台游戏 OR 平台解谜)

(解谜 OR 平台解谜)

现在,可能有些人会想:“动作角色扮演? 2D 格斗? 我以为我们要找的是动作 冒险 2D 平台游戏 解谜,其他的内容在这里有什么用? 这一定会把搜索效果弄得杂乱无章!”

问得好!不外别忧郁,那些分外的术语并不会损坏搜索效果——恰好相反。这种 OR 逻辑确保更庞大的标签中只有与用户请求中重复的部门才被搜索——在本例中也就是动作角色扮演中的动作。别忘了,Steam 上有无数夹杂了多种类型的游戏;以是这些庞大的术语确保了人人想要花生酱口胃的零食时,我们不会忘了把花生酱和巧克力饼干也纳入其中(别忧郁,我们不会返回任何没有花生酱的巧克力零食)。

正如我们的首个例子所显示,比起搜索 3D、平台游戏以及 3D 平台的综合效果,这一方式让我们能够定位更多的游戏。 现在像是《biped / 只只大冒险》这样的分外效果,会获得醒目的展示。 此游戏附带有 3D 和平台解谜标签。 正如人人所见,现在搜索 3D 平台这样庞大的标签时,就会搜索到具备与其差别却依旧相关的标签组合的游戏。

应用

查询扩展并不是我们优化标签系统的最后一步,而是一个很好的起点。 现在,我们仅会在此搜索实验中将查询扩展应用于标签。 我们会亲切跟踪查询扩展的效果,再决议是否将其应用于其他方面,好比用于搜索中更多形态的元数据、分外的浏览视图、推荐算法、库中的动态珍藏以及 Steam 的其他位置。

现在就试试有查询扩展功效的搜索吧

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