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检索机制: 我们提供 两种找 到您可能喜欢的游戏的方法 (游戏推荐未加载? 点击此处).
使用“同好玩家”方法,我们将首先找到与您动机档案最相近的1000名玩家,然后识别他们享受的游戏。此方法在您喜欢单一类型的玩法时更佳。使用“邻近游戏”方法,我们将找到与您享受的游戏最接近的游戏。此方法在您喜欢的游戏类型和玩法较为丰富时更佳。
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新/旧游戏: 使用最近收集的数据生成新游戏的推荐:
然而这个机制只有在您参与问卷调查时提供了您喜欢的游戏时才有效。
遗憾的是,目前我们没有足够的关于您提到的新游戏的数据,无法根据它们为您做出可靠的游戏推荐。随着我们继续从玩家那里收集数据,本页面也会自动更新。您可以将此页面收藏,以后再来查看。
我们先在棋盘游戏动机概况的数据中识别出1000个最相似的玩家,然后将他们所有最喜欢的游戏列成表格,并通过每个游戏的基本受欢迎程度调整这些游戏出现的次数。因此,QF分数为2意味着与此特征档案最相似的玩家和一般玩家相比,将此游戏列为最爱的可能性是两倍。
从您享受的游戏开始,我们识别了我们整个游戏列表中在动机特征方面最相似(即与您喜欢的游戏差值最小)的游戏。 因此,较小的差值意味着与您喜欢的游戏的相似度较高。
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Quantic Foundry 是一家专注于游戏玩家动机的市场研究公司。我们将社会科学与数据科学相结合,以了解驱动游戏玩家的因素。
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