为了解决上述问题，需要一种全新的素材标签生成方法。因此一个训练好的网络可以视为是一个良好的特征提取器。传输至用于深度学习机器，经过数据预处理后，作为模型输入。然后提取网络最后一层全连接层，作为素材的标签。这里有个小技巧可以加快素材标签的加载速度：将素材标签文本序列化。以前人工一个个查找对应的创意包然后添加，效率较低。目前素材标签生成算法中还存在一些问题：
Steam最近发布的新规定对中小型游戏企业的潜在影响,包括收入分成、关注度评价、推荐算法优化等,指出这些举措整体上提高了中小企业生存压力,需要提升自身核心竞争力以脱颖而出。
Steam商店的各种机制如何影响PC游戏的销量,包括首页曝光、评价系统、个性化推荐、促销活动以及社区互动等对推高游戏销量的作用,为开发者制定Steam营销策略提供参考。
Steam平台对独立游戏的重要性,包括提供用户流量、数字销售支持、开发者社群、推荐曝光、独立游戏用户、社区支持等方面,它为独立游戏提供了极其重要的数字平台支持。
本书将推荐系统的理论基础与代码实践相结合，可以作为推荐系统入门级教程，也可以作为科研工作者的参考书籍。通过本书，读者可以掌握推荐系统的基本概念、评价指标，熟悉推荐系统在工业界应用的具体过程，既可以了解基于传统机器学习的推荐算法，也可以学习基于深度学习的前沿推荐算法。推荐算法的分类以及如何评价一个推荐系统所用到的评测方法和评价指标。推荐系统的架构设计和线上系统的A/B测试。
