任天堂、「外部メタデータを使用したビデオゲームの暗黙的な評価の生成」の特許を取得
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外部メタデータを使用したビデオゲームの暗黙的な評価の生成
https://patentscope2.wipo.int/search/en/detail.jsf?docId=US321202816&;tab=NATIONALBIBLIO
概要──
特定の例示的な実施形態では、暗黙のビデオゲームレーティングを生成するためのコンピュータシステムが提供されます。本システムは、特定のユーザおよび他のユーザのゲームプレイデータの関数である基本評価を生成します。また、システムは、ユーザーレビュー、批評家レビュー、所有者データなどの外部データカテゴリに基づいて、ビデオゲームの平均的な外部評価を生成します。そして、平均的な基本評価と外部評価から調整係数を算出し、ユーザー個人の基本評価に適用することで、そのユーザーに対するビデオゲームの暗黙の評価を得ることができます。
技術概要──
本明細書に記載されている技術は、ビデオゲームなどのソフトウェア製品の評価を暗黙的に生成する技術に関するものである。より詳細には、本明細書に記載された技術は、ビデオゲームがどのようにプレイされたかに関するユーザ固有のメタデータと組み合わせて外部データソースを使用し、ビデオゲームに対する暗黙の評価を自動的に生成することに関するものである。
はじめに──
ビデオゲームは、多くの人が楽しむ人気のアクティビティです。ビデオゲームには、ジャンル、タイプ、機能など様々な種類があり、何千種類ものゲームが存在します。人によって、ゲームの好き嫌いは異なります。ある人はスポーツゲームよりも戦略ゲームが好きかもしれません。ある人は一人用のゲームではなく多人数用のゲームが好きだったりします。
その人がどのようなゲームが好きなのか（あるいは嫌いなのか）という情報は、その人に合った新しいゲーム（あるいは古くても発見されていないゲーム）を見極めるのに役立ちます。実際、ビデオゲームの数が増え続ける中、新しいゲーム（および古いゲーム）が大量のゲームカタログの中で見落とされることがあるため、人が好きなゲームを見つけるのは困難です。
このように、技術の分野では、常に新しい技術やシステム、プロセスが求められています。 概要──
特定の例示的な実施形態では、ユーザーがプレイするビデオゲームに対して、暗黙のうちにユーザー固有の／個人的な評価を生成するためのコンピュータシステムが提供されます。コンピュータシステムは、複数のユーザが少なくとも第1のビデオゲームとどのようにインタラクトしたかに基づいている複数のゲームプレイデータレコードを記憶またはアクセスします。コンピュータシステムは、第1のビデオゲームを参照する少なくとも1つの外部ソースにそれぞれ対応する複数の外部ソースデータレコードを格納またはアクセスします。
コンピュータシステムは、処理システムの少なくとも1つのハードウェアプロセッサを含み、複数のゲームプレイデータレコードと、複数のユーザのそれぞれが第1のビデオゲームとどのようにインタラクトしたかとに基づいて、第1のビデオゲームのコミュニティ平均を生成します。基本評価は、第1のユーザーと第1のビデオゲームに対して、第1のユーザーのゲームプレイデータレコードと生成されたコミュニティ平均の関数として計算されます。第1のビデオゲームに対する複数の外部評価が計算され、それぞれが外部ソースデータレコードの少なくとも1つに基づいています。
外部平均は、複数の外部評価を複数のそれぞれの重みと組み合わせることによって生成されます。調整値は、生成された外部平均と、第1のビデオゲームと対話した複数のユーザーに基づいて生成された第1のビデオゲームの基本評価との関数として生成されます。生成された調整値を用いて、そのユーザに対する基本評価を調整することにより、そのユーザおよびビデオゲームに対する暗黙の評価が導出されます。 これはいいな
是非Switchのeahopで導入してくれ ビデオゲームがどのようにプレイされたかに関するユーザ固有のメタデータと組み合わせて外部データソースを使用し、ビデオゲームに対する暗黙の評価を自動的に生成することに関するものである。
ここだけでええんでない？ チョンテンドーとかソニーほど技術力無いのにイキってよく分からんカタカナつらつら並べてんの笑える
こんな小細工する暇あるならツシマレベルのゲーム作ってみろやゴミが レビューを総括して個人にあったスコアを算出するってこと？ Wiiの時にユーザーが手作業で登録やってた「オススメ要素」を
プレイ記録から自動で計算するってことか？ 要するにプレイ時間や起動のタイミング、オンラインプレイをどれくらいしたか、進行度はどこまで〜みたいなユーザーのデータとレビューサイトとかの数字を掛け合わせてソフトに点数つけるってことでないの？ 楽しそうにレバー動かしたりボタン押したりしてるかを数値化して評価するのか？？？ ええとつまり
色んな人のプレイデータやレビューを参照してまとめ上げてアーカイブ化して
個人個人に合った未プレイのおすすめのゲームを自動的に紹介してあげますよシステムって事？ >>11
平たくいうと
ゲームを評価するAIを作りました！ってこと >>8
よくわからんカタカナ←学が無いと大変だな… ユーザーレビューに頼らない複合かつ自動的な評価システムでレコメンド機能を強化するってこと？ DSか3DSのeshopにそういう機能はなかったっけ /|:::::::::::::::::::::ヽ.:.:.:.:､:.:.:.:､:.:.:.､.:.､.:.:.:.:.:.::｀゛＞
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| |! ヽ; ヽ ／.: i! / ゛／／ |l / | | | 遊んだ人（たち）の操作記録と、他所のレビューとか持ってる人の調査結果を合わせて
そのゲームに対する評価を機械的に算出する仕組みだな うーん、これはこの人にオススメのゲームをユーザーのゲームのプレイの仕方から読み取るって事か？ >>1
『任天堂にケチつける奴は俺が殺す』
これこそが任天堂信者の本質なんだよな
任天堂や教祖の岩田豚長を批判される事は
許せないし、我慢ならない なんでもいいからeshopにレーティング機能付けろ Steam見てりゃわかるけどレビュー機能も一長一短だからな
アホのネガキャン爆撃と逆にやってないけど満点ですとか、1件でもレビューあれば非常に好評とか
あったらあったでの問題もあるからなぁ ブレワイでアイテムメニュー開きまくるやつは収集癖があるからあつ森をオススメするとかなんか？ 個人とか機関によって、評価とか熱中度は違うでしょ？
それぞれの傾向の係数とか求めて補整しながら、実質的な評価を算出する的な仕組みっぽい
「神ゲーもごみゲーも70〜90点に収まります！」ってレビュアーも居れば、「20〜100点で付ける」ってレビュアーも居る
プレイの様子も、個人的にめちゃくちゃ面白いと思ってても仕事でプレイできる時間無いって人だとすぐ止めちゃうかも知れない
全体平均との違いとか、その人の平均との違いでこれを補整する感じかな Wiiの評価システム良かった気がする
買った人しか評価出来ないってだけで信頼性上がるんだなと思った とは言っても
所有者のプレイデータを参照するのはいいとして評論家やユーザーのレビューなんて抽象的なものを数値化するのは厳しいだろうから
その辺は星いくつ、みたいな感じを出してもらうことになるんだろうな その人のプレイ時間とか参照してそのゲームの平均と比較して自動採点する感じ？ なるほどなあ
これからはネガキャンするのに
買ってクリアするまでプレイしないと出来ないね
ゴキちゃん >>39
それに評論家やユーザーのレビューが掛け合わされた感じになるっぽい 誰かの好みの評点じゃなくて、個人個人に合わせた評点を要ししてくれる感じかな？
☆1爆撃潰されちゃうね。 ザッと読んだが成る程な
任天堂はsteamやamazonみたいな評価制度は望んでないのね
プレイヤーの嗜好に合わせてピンポイントにオススメが出来れば良いんじゃない？
ただ学習データ生成には気を付けてくれ
なかには「ツマンネーナ」「糞ゲーだな」って思いながらも熱中プレイヤー並みに遊ぶ人も居るんでね
逆に他が忙しいから熱中しちゃうこのゲームは一旦休止ね！とかも在るんよ まああくまで特許取っただけで使うかどうかは分からんで終わる場合もあるか つまり今まではレビュー評価とかを人力でまとめ上げてたのをAIにさせようって事か
う〜む中々思い切った事をするけど大丈夫なのかな
むしろ忖度が働かない分AIの方が信頼できるか ネガキャンとかするし
お前らの評価まるであてにならんのでAIつくったったわ
なるほどなあ なんでゲームのレビューと評価機能付けないんだろ
買った人だけ付けられるようにすればいいのに そのユーザーが遊んだゲームに対してどう評価してるかをプレイデータから自動的に生成する、と同時にそのユーザーがどういうゲームをどう評価しているかを自動的に評価する、ということだな
つまり自動で表示されるおすすめソフトの精度を上げる技術 >>43
クソゲーばっか長くプレイして、ハマるゲームだけプレイを短くするとかわけのわからんプレイスタイルじゃなきゃ大丈夫でしょ。所詮統計データだろうし。 恣意的な点数付けではなく、統計から評価値が計算されるのは、今の時代に必要なレーティング eショップにレビュー機能付けるってことだろ
購入した人だけ評価出来るシステムだったらsteamみたいな巨大なコミュニティになるんだろう >>48
上の1と2から十分読み解けるだろ…
そうでない仕組みを模索してるよってスレだ RPGを長時間やってたらおすすめでRPGが出てくると… あとはこのデータをあくまでも任天堂内部のみに留めておくのか
サードとも共有したり一般公表するつもりなのかも興味深い所だな 例えば
首がスポーン、血しぶきブシャー、ゾンビぐちゃぐちゃみたいなゲームばかり遊んでいると
「あんさん、ウチのSwitchやりはるよりPSで遊んでた方がええんちゃいまっか」
みたいな評価を出してくれるってことだね ドロップが渋くてクソがと思いながらやってる場合もあるんですよ(´・ω・`) >>56
外部評価や、個人のプレイデータというかどんな年来層が、どれくらいプレイしているかってのは元々取れてるデータだろうしそれは過去にも公開されてないか？
これ個人のプレイスタイルと外部評価をかけ合わせて個人におすすめ度を提供するって特許だぜ？ スマホアプリのレビューなんかも工作がスゴイからなあ 前同じような考えの特許をソニーが取ったときは批判されてたのに…おかしい… >>50
人間の感性は奔放だからなぁ…
熱中度を操作頻度やリトライ数で算出したとしてもヌケのパターンはごまんと在るしな
まぁ本当にやるかどうかは解らんが現状のナニも指標のないeShopよりはマシには成るかもな つまりおすすめソフトが上がってくるってこと？
それともゲーム内で使うってこと？
ゼルダの足跡的な ユーザー側にも点数つけられるってことだろ
優良レビュアーとイチャモンだけのレビュアーで持ち点が変わる >>67
その辺はこの説明を読んだ限り明言されていないっぽいけど両方の可能性が感じられるね >>29
おすすめゲーム
The Last of Us Part II
FF7R
Chiizu Gyudon
Marvel's Spider-Man >>65
未実装の段階だし有効性は不明だわな。
まぁ、ココ最近の☆1爆撃酷かったしレビューに関して悪意の入らない視点からの評価制度の導入はありだ思うわ。 普段アクションRPGばっかゲームやってる奴がスローライフのゲームにつけた点数と
普段からスローライフやってる人が新作のスローライフゲームにつけた点数が
たとえ同じ点数でも意味合いが変わるってこと？ >>55
あのレビュー機能に欠点ないとかマジで思ってるのか？ >>73
このゲームは口コミだと80点だけどお前には60点かもとか、60点の評価やけどお前には80点やで、って言ってくれる感じ。 Steamの購入者限定、良い悪いの二択、プレイ時間も表示されるレビューは現状では一番良く出来てるな 多数のプレイヤーのプレイ状況から自動でゲームのレビューする機能っぽいな
任意の点数付けてレビュー投稿するんじゃステマFUDやりたい放題だからそれ対策か >>72
そうだね
あと個人的に面白いと思ったのはゲーパスとかのサブスク+ソフト数の確保勝負とは真逆に
個々人の此は！ってソフトとの接触機会を如何に増やすかって方向性で現状のゲーム飽和状態に対峙しようとしてるところ
そこはとても面白い >>12
つうよりみんなが本当は何が好きなのかを見つけるためのシステムっぽくないか？
>そのユーザに対する基本評価を調整することにより、そのユーザおよびビデオゲームに対する暗黙の評価が導出されます。
そのプレイヤーが出した感想やレビューと実際にプレイした内容を掛け合わせて、多くのプレイヤーが何を望んでるのかを見つける的な プレイ傾向からおすすめソフトでも出してくれるなら良いな >>74
ネガキャン爆撃 → そもそも買わないとレビューできないよ(´・ω・｀)
やってないけど満点 → レビューを書いた時のプレイ時間でフィルタリングできるよ 2時間未満なら返品してるかもね(´・ω・｀)
正直steamレビューはどのサイトよりも信憑性はあるよ(´・ω・｀) まぁ任天堂のこったから
例えば一例としてスプラトゥーン3辺りで
シオカラーズやテンタクルズみたいのが
「〇〇さんには〜のコースがオススメだよ」とか
「△△さんと気が合うんじゃないかな？フレンド登録しとく？」
みたいなことやる可能性もあるわけだ。
そう考えると少し夢が広がりんぐになってくるな >>17
回りくどく言ってるが
「外部の」データを使うだけだろ
一番レビュー数の多いのはアマゾンだから
アマゾンの星の数がeショップに表示されるだけだろう 発売して間もないゲームやレビュー数が少ないゲームは
「外部の評価」に基づいて星を付けますという話 Aを買ってる人はBも買ってます、Aに星5付けてる人はBにも星5付けてます、にAをよく遊んでる人はBもよく遊んでますが追加されるって理解でいいんじゃない
単にプレイ時間だけだと放置や寝落ちも入ってくるから、プレイ人数が少ないゲームで無視できない誤差が出る可能性があるから >>79
インディー含めてソフトが膨大だし、セールでもないと過去作に目って行かないもんね。
未購入の、個人にあったおすすめソフトを紹介してくれるのは販売機会の増加に繋がるって考えたら他社とは違うアプローチだしたしかに面白いかも。 >>82
前半はSteamに触れただけで、後半のはレビュー機能によくある問題に言及しただけなんだが
Steamにしたって中国語が消されたからネガレビュー爆撃があったし、公正なレビュー見るにはフィルタリングが必須って問題があるだろ
Steamだけじゃなくてレビュー系にはこの問題は必ず付随するって話をしたかっただけだぞ >>86
概要くらい読もうよ。
外部データに個人の基本評価で調整かけますよって書いてるやろ。 どのようにプレイされたかの部分で、クリアしてそのまま終了とか、クリア後もずっとトレハンやってるとか、途中までやってまた最初からを何周もしてるとか、そういうとこまで区別して同じような遊び方の人からのおすすめが出てくるようなら面白いかもしれん >>88
他社との明確なスタンスの違いは面白いね
例えば皆はスルーしてるが「暗黙的に」ってことは評価を表に出さないって事かと
つまり任天堂は「このゲームは星4のゲームです」ってラベルを貼りたくないって事だ
別々の人にその人に応じたまちまちな星付けをしたとしてもだ
つまりゲームの評価を勝手に決定付けたく無いって理念の現れで現状のeShopに通ずる
世間が低評価でもその人にとって素晴らしければそのゲームには素晴らしい価値が在るという宣言 まあ任天堂ほど0点爆撃常時くらってる会社もないし
公正な評価形式に関しては模索してるんだろうなぁと >>48
買った上で内容と無関係に投稿する存在が居るからな Aのゲームを買ったけど飽きてやめた人はBではクリアしてますっておすすめは有用だろうな
あと、任天堂的には単なる統計でAだからBが多いってのよりは、数は売れてないけどよく遊ばれたゲームをおすすめに出したいってのもあるんじゃないかね これはステマとネガキャン防止の評価システムだな
いいと思う こんなの導入したらゼノブレイド2がクソゲーなのバレちゃうじゃん それよりWiiみんちゃん時代の100点満点評価制復活させてくれ
あれが一番良かった 要はリコメンド機能か
すでに多くのサイトがやってると思うが既知にならんのかな？
外部サイトを引用するのが新規性？ Steam Labでやってる事を特許申請するのか？ まぁ衝突したら無効申請がかかるだけか あーこれ既存の特許はあるけど「ビデオゲーム」って限定したら通りそうだから先に抑える形か プレイした結果がレビューとして反映されるのかね
コメント書いて星幾つですーよりいい >>103
でもamazonとかで
このゲーム買った人5万人のうち
50％がそもそも起動してないです
48％が2時間以内に辞めてます
クリア人数30人とか正直すぎる数字出されたら
やたら困るメーカーいると思うけどな >>89
Steamのレビューを批判してるようにしか見えない >>104
それは困ってもらった方がいいだろどうみてもｗ 腐った餅屋のそうなってから久しい腐れレビューに対する答えでもある可能性が微レ存…？ ユーザー視点で表立って見えるものではないだろうがどういうデータの流れしてるのか興味深いな えぇ!?
ブレワイとかマリオは確かに面白かったけど100時間位しか遊んでないよ。
最高傑作だと評価したいなら自己プレイランキング1位になるまで遊べって事?
モンハンライズとかゼノブレ2は既に250時間位遊んでるけど。
死にます。 一部のユーザはビデオゲームに関する明示の評価を提供するけれども、多くのユーザは提供しない。したがって、ユーザが所与のゲームを好きか（または好きであったか）どうかを知るのは難しい場合がある。個々のゲームプレイデータは一部の情報を提供できるが、ビデオゲーム（ジャンルなど）、ユーザ、異なるユーザが異なるビデオゲームをプレイする方法の大きな違いにより、そのようなデータを一貫性のある（そして実用的な）データに変換することは困難である。たとえば、人は、アドベンチャゲームで何百時間も費やすが、アクションゲームには３０時間程を費やすだけかもしれない。これは、ユーザが一方のゲームを好み、もう一方のゲームを好まないことを意味するのだろうか。ビデオゲームに関するユーザ固有の暗黙評価をどのように生成するべきかということは、技術的な問題である。そのような評価は、たとえば、ユーザに対して評価を表示したり、そのような評価に基づいてゲームの推薦を提供したりするためのさらなる入力として使用できる。 ユーザがゲームをどのように遊んだかをストレージに記録し、その内容を分析しておすすめを出したり、ゲーム内容を評価するみたいだな 段ボールラジコンと失敗続きでそろそろ新規IPでヒットが欲しい >>32
というかsteamのような身元明かして評価するシステムって
海外はともかく日本じゃ
意見したがるオタクコミュニティーでないと機能しないんだよなあ。
一般日本人は本心での点数付けもレビューもしないのが普通だからな。
よっぽど特別な1本にでも出会わない限り。
その作品に特別に入れ込んだ人の意見しか見えない。 サードは何もしなくても広告出してもらえるようになるのかな これ研究が進めば外部メタデータを使用したビデオゲームの暗黙的な評価の生成 を搭載したゲームが出てくるじゃん、凄え！！ 「実質的に捏造のないゲームオタクの価値観に基づくゲーム評価」
を得たければsteamのような評価システムがあればいい。
でもそれじゃ
「一般人の価値観に基づくゲーム評価」
は得られない。
そこで意見を言わないのが悪いで
終わらせるようでは商売が出来ない。 ゲームによって操作の内容は異なる
平均値の収集でそのゲームに熱中している操作の目安が分かる
そのユーザーが閾値以上のプレイをしていれば、そのゲームを暗黙的に評価している
…こんな感じ？ 例えば、なにかミッションでうまくいかなかったときに
「まぁいいか」ってそのまま続ける奴と
「はいいまのなし」ってリスタートするやついるけど
そういうのをおすすめソフトに反映させてく仕組みなのかな 出すってことは
分母が少ないけど社内ではある程度いい結果は出たのかな？ 個人毎に固有のオススメゲームが並ぶわけだ。
エッチなゲームばかり並んだらどうしよう >>126
プレイ時間によって泣きゲーか抜きゲーかを判断してオススメしてくれるわけやな 未プレイや放置の評価は参考にされなくなるってことか
いいねこれ
エアプ惨敗w 実プレイ基準の評価だから説得力がある
雑な仕事のレビューサイトも死ぬぞこれいいぞもっとやれ 去年のスイッチのプレイデータで、一位が風花雪月で二位が#FEだったんだけど
あなたの好きなゲームジャンルは「声優」ですとか勝手に診断されて、ドラクエ11Sなんかをおすすめされたのを思い出した
あんな的外れな診断はされなくなるって事かな >>1
In certain example embodiments, a computer system for generating an implicit video game rating is provided. The system generates a base rating that is a function of gameplay data for a specific user and other users. The system also generates an average external rating for the video game based on external data categories such as, user reviews, critic reviews, ownership data, etc. An adjustment factor is then calculated from an average base rating and external rating and then applied to the user's individual base rating to obtain an implicit rating of a video game for the user. The technology described herein relates to techniques for implicitly generating ratings for software products, such as video games. More particularly, the technology described herein relates to using external data sources in combination with user specific metadata regarding how a video game has been played to automatically generate an implicit rating for the video game. >>133
それはなくならないよ
興味があるものをピックアップするだけで完全にお前にあってるものをピックアップするわけじゃないか 1. A computer system for generating implicit, user-specific ratings for video games that are played by users, the computer system comprising:
a non-transitory computer readable storage medium configured to store:
a plurality of gameplay data records that include information about how a plurality of users have interacted with at least a first video game, and
a plurality of external source data records that each correspond to at least one external source that references the first video game;
a processing system that includes at least one hardware processor, the processing system configured to:
generate a community average for the first video game that is based on the plurality of gameplay data records that include information about how each one of the plurality of users has interacted with the first video game;
calculate a base rating for a first user and the first video game as a function of the gameplay data record of the first user and the generated community average;
calculate a plurality of external ratings for the first video game that are each based on at least one of the external source data records;
generate an external average by combining the plurality of external ratings with a plurality of respective weights;
generate an adjustment value that is a function of the generated external average and a generated base rating for the first video game that is based on the plurality of users that have interacted with the first video game; and
derive an implicit rating for the first video game by adjusting, based on the generated adjustment value, the base rating for the first user.
2. The computer system of claim 1, wherein each of the calculated plurality of external ratings is for one of a plurality of different external source categories.
3. The computer system of claim 2, wherein a plurality of different external source categories includes a critic review category, a user review category, and a sale/ownership category. 4. The computer system of claim 2, wherein the plurality of external source data records includes multiple external source data records that correspond to a first category of the plurality of different external source categories, wherein each one of the multiple external source data records corresponds to a different external source of the first category.
5. The computer system of claim 4, wherein each of the multiple external source data records includes a critic review score from one of the different external sources that are within the first category.
6. The computer system of claim 4, wherein each of the multiple external source data records includes a calculated user-based review score that is based on a plurality of user-provided review scores from a corresponding external source.
7. The computer system of claim 6, wherein a user external rating of the calculated plurality of external ratings is based on averaging together the calculated user-based review scores from each of multiple external source data records, wherein each calculated user-based review score is weighted for the averaging based on how many review scores are included in each plurality of user-provided review scores that are from the corresponding external source.
8. The computer system of claim 1, wherein the base rating for the first user is based on determination of a midpoint for the plurality of gameplay data records. 9. The computer system of claim 8, wherein the base rating for the first user is determined to be less than a midpoint on an implicit rating scale when the gameplay data record corresponds to gameplay that is less than the determined midpoint for the plurality of gameplay data records.
10. The computer system of claim 1, wherein each of the plurality of gameplay data records includes data for an amount of time played for the first video game, a number of play sessions for playing the video game, and/or a number of games played by a corresponding user.
11. The computer system of claim 1, wherein the implicit rating is further based on clipping a preliminary implicit rating based on determination that the preliminary implicit rating is outside of a rating range.
12. The computer system of claim 1, wherein the processing system is further configured to:
generate, based on the determined implicit rating, a video game recommendation for a video game that is different from the first video game, wherein the video game recommendation is presented to the first user as part of a graphical user interface. 13. A method for generating implicit, user-specific ratings for video games that are played by users, the method performed on a computer system, the method comprising:
generating a community data set for a first video game that is derived from a plurality of gameplay data records that each include data for how a respective user of a plurality of users have played at least the first video game, the community data set representing how, collectively, the plurality of users have played the first video game;
assigning a base rating that is for a first user of the first video game, the base rating assigned based on assessment of gameplay data for the first user for the first video game relative to other gameplay data in the generated community data set for the first video game;
generating a representative base rating for the plurality of users, the representative base rating being based on the plurality of gameplay data records for the plurality of users;
generating an external rating that is based on plurality of external source data records that each correspond to an external source(s), wherein at least one of the external source(s) is for external data that references the first video game;
generating an adjustment value that is a function of the generated external rating and the representative base rating for the plurality of users; and
calculating an implicit rating for the first video game that is personalized to the first user, the implicit rating calculated by adjusting, based on the generated adjustment value, the base rating for the first user.
14. The method of claim 13, wherein each of the plurality of external source data records is for one of a plurality of different external source categories,
wherein the generated external rating is based on a calculation that includes a plurality of category ratings that each correspond to one of the plurality of different external source categories.
15. The method of claim 14, wherein the plurality of different external source categories includes a critic review category, a user review category, and a sale/ownership category,
wherein the plurality of category ratings includes a critic review category rating, a user review category rating, and a sale/ownership category rating. >>133
主観で的外れと思っても、データが無意識の嗜好を的確に暴き出すようになるかも。 16. The method of claim 15, wherein the critic review category rating is based on averaging critic reviews from multiple different external sources.
17. The method of claim 13, further comprising:
generating, based on the calculated implicit rating, a video game recommendation for a video game that is different from the first video game;
causing the video game recommendation to be presented, as part of a graphical user interface, to the first user on a display device that associated with a computing device being used by the first user.
18. The method of claim 13, wherein data for each of the plurality of gameplay data records includes an amount of time played for the first video game, a number of play sessions for playing the video game, and/or a number of games played by a corresponding user. 19. A non-transitory computer readable storage medium storing instructions for use with a computer system, the stored instructions comprising instructions that cause the computer system to:
generate representative community data for a first video game that is derived from a plurality of gameplay data records that each include data for how a respective user of a plurality of users have played at least the first video game, the representative community data representing information about how, collectively, the plurality of users have played the first video game;
determine a base rating to a first user of the first video game, the base rating determined based on gameplay data for the first user for the first video game relative to the representative community data for the first video game;
generate a representative base rating for the plurality of users, the representative base rating being based on the plurality of gameplay data records for the plurality of users;
generate an external rating that is based on plurality of external source data records that each correspond to an external source(s), wherein at least one of the external source(s) is for external data that references the first video game;
generate an adjustment value that is a function of the generated external rating and the representative base rating for the plurality of users; and
calculate an implicit rating for the first video game that is personalized to the first user, the implicit rating calculated by adjusting, based on the generated adjustment value, the base rating for the first user.
20. The non-transitory computer readable storage medium of claim 19, wherein the stored instructions comprise further instructions that cause the computer system to:
generate, based on the calculated implicit rating, a video game recommendation for a video game that is different from the first video game;
cause the video game recommendation to be presented, as part of a graphical user interface, to the first user on a display device that associated with a computing device being used by the first user. あほみたいにコピペ連投してるけど>>76で和訳されてるんだよなぁ よくわかんないけどユーザー毎のオススメ評価がだせるみたいな？ ネガキャンやその逆も織り込み済みで
出来るだけ正しい評価を出す事が出来る？ >>76
日本のサイトをリンクしてくれてたのか
見逃してたサンクス
>>144
特殊な言い回しの日本語より英語の方が判りやすい場合も在るからソレはソレで有り難いな
…またもザッと読んだ感想
初見で読み取った内容と寸分変わらず同じだな
間違いなく読み取れてて満足 レビューに関しては現状steamが一番参考になるとおもってる
個人ごとに基準があいまいな★5システムよりベターな良い悪い選択で
購入者限定かつプレイ時間表示付
人気のないジャンルはファンしか買わないので高評価になりすぎのデメリットもあるけど
この特許は時間と実績なんかは引っ張れる感じで更にゲーム内に何か仕込む感じなんだろうか eShopもレビュー機能くらいは欲しいな
現状は任天堂が推すゲームか、有名なメーカーの有名なゲームばかりランキングに入ってる
前者はともかく後者なんてやるより評価の高いインディーズでもやった方がはるかに面白いのに、検索しようがないからライトユーザーは買う選択肢が狭まってる 肌色シーンを積極的に鑑賞される方には
その手のゲームがおすすめされるんだな 今世代になってから大作洋ゲー全滅でメタクリすら信用されなくなってる
ユーザーのデータだけで十分だろ やっぱり外部のレビューサイトがステマやらで一切信用できないんだろうな >>154
レビューや評価が全くの無意味だとも考えてないんだろう
任天堂自身もユーザーアンケートやレビューをこれまで色々とやってたし
ゼノブレとかが高く評価されたのもみんなのニンテンドーチャンネルでプラチナ取ったからだしな
ただそれだけだと一部の一面的な評価しか見えてこないから
ユーザーの挙動と組み合わせようという考え >>11
各人の評価を蓄積して、将来的には各人が評価活動しなくても各人の評価が生成できるようになる
つまり評価者のAIやな 米eshopでほんの少しの間レビューが表示されたことがあるんだよな
NOAのサイトだったかもだけど 評価が高いものが売れてるとは限らないという意味で
任天堂はそろそろレギンレイヴを出すべき 普通にEPICみたいにメタスコ貼り付けるだけちゃう？
意味ないよ ダウンロードゲーム買って一回も起動したことないソフトのアンケートメールは来ないけど
短時間プレイして積んだゲームのアンケートメールは来るから
ゲーム買って無起動の積みゲーマーの存在を任天堂は把握してるはず 極論すれば個人の横断的な細かい実績の解除具合で評価するということかな
ユーザーは評価する必要は無い、ただゲームをプレイし続ければ評価は上がっていくと
さらにプレイ時間＝評価にしないでそこはゲームジャンルごとに基準を変えるよと 外部データが何を指すのか
信用できる外部データってあんのかな 個人の実績、プレイ記録が内部データで
任天堂が持ってる統計が外部データとかかな 「人を選ぶ」「賛否両論」「○○はいい」
クソゲーレッテルに使われるこれらが
きちんと評価されるようになるならいいことかもしれん 普通に普通にレビュアー評価やユーザー評価、売上データとかの事だよ 特許見た感じだと
・ユーザーのプレイ時間、クリア率、実績率を収集
・メタスコア、レビューサイト、売り上げデータを収集
それら両方の評価システムで評価した後、それぞれに独自の係数など調整後
評価値として算出し閲覧できるサービスにする このオススメ機能が実装されたら確実に「AIにオススメされたゲームをさらすスレ」が生まれるな >>173
「お前はときめきメモリアルが好きなようだな」 好き・嫌いがアナタである事の証明よぉ？
だからあたし好みがはっきりしてるor口に出来る生き物しか信用しないの よくわからんがスカートを必死で覗こうとしてるのが筒抜けになるのか 統計情報使った評価なんて任天堂以外はどこも当たり前にやってるのに
10年20年遅れでのこのこやってきて特許取得とか恥知らずにもほどがあるな ゴキ「eshopのおすすめエロゲばっかやんけwwwwww」みたいな煽りが増えそう >>173 >>174
「おまえに相応しいソフトは決まった！」 残念ながらレビューシステムでは
「レビューしたがる人間のゲームの評価」
は得られても
「レビューしたがらない人間のゲームの評価」
は得られない。
レビューしたがらない人間はゲームを評価しないわけではない。
そしてレビューしたがる人間としたがらない人間ではゲームの好みが違ってもおかしくない。 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
