炉石传说智能套牌推荐是新推出的一个功能，这个功能可以帮助玩家了解版本玩法，尤其帮助新玩家上手游戏，下面我们来看下官方对智能套牌推荐的介绍。
什么是智能套牌推荐?
对于许多经验丰富的玩家来说，构筑《炉石传说》的新套牌是一个非常有趣的体验，而且很有成就感——但你可能暂别游戏一段时间，可能是新玩家，也可能时间有限，或者需要一些帮助来构建可以自信用来进行天梯对战的套牌。这就是智能套牌推荐的用武之地。这种新功能会帮助你卸下重担，让你带着流行且高效的套牌开始游戏——只需要点击几下鼠标而已!
要使用智能套牌推荐功能，你可以用任意职业创建标准套牌，然后加入任意数量的卡牌。点击“完成我的套牌”或“完成”后，我们会根据你已经选择的卡牌，使用卡牌收藏中已有的卡牌，智能化地完成套牌构筑。举个例子，如果你选择了乌达斯塔和装死，然后希望《炉石传说》自动完成构筑，智能套牌推荐会考虑多方因素，然后构筑出它所认为的最优套牌，例如常见的冬灵亡语猎。
就是这么轻松。创建新套牌，或者加入几张你希望使用的卡牌，我们就能完成剩下的构筑，为你献上出色的套牌。
运作原理：
我们直接谈谈其中的设计——智能套牌推荐系统共有两个层面，每个层面都有多个次要层面，以自动完成你的套牌。我们来看看在创建套牌的过程中，这些层面的用处：
套牌创建第一层：设定环境
为了避免混淆，我们先复习一下“环境”的意思。环境指的是当前天梯中(主要为排名模式)出现的套牌趋势。在尝试构筑成功的套牌时，许多玩家会希望紧跟环境，会加入能有效对抗常见对手的卡牌。例如，在武器居多的环境下(许多主流套牌都带有武器)，大部分套牌都会带上酸性沼泽软泥怪或贪食软泥怪，以便摧毁对手的武器，有效地“针对”环境。
在套牌创建的第一层中(即“环境层”)，我们会根据当前环境中的主流、套牌中已选择的卡牌、以及卡牌收藏中可用的卡牌，尝试构建最优套牌。为了确定环境，我们使用计算算法，将同等基础类型的主流套牌划分为多个次要组。每个次要组代表当前环境下的一类套牌，例如“奥秘猎”、“龙牧”、“奇数骑”等等。次要组中各个套牌的内容可能存在些许差异，但本质上它们都是同类套牌。在计算机学习术语中，这一过程被称为“群集”。我们的群集算法能解析数百万种套牌的数据，每一种套牌都作为一个数据点，每个数据点代表着数百个相位中的一个矢量。利用群集信息，再结合其他的数学解析法，算法就能动态地填充你的套牌，直到套牌填满，或者触发第二层“补位”。
由于不同水平段的玩家有不同的套牌、玩法和挑战，天梯上不同的位置环境也会有所差异。因此，我们为主流套牌的填充流程设计了多个次要层。如果你身处 20 级附近，你获得的主流套牌很可能与传说级玩家不同。此外，我们的环境报告也会频繁更新，所以你的主流套牌总能与时俱进。
在尝试根据已选择的卡牌和卡牌收藏构筑有效的主流套牌后，我们会进入创建第二层……
套牌创建第二层：补位
如果环境层无法用你的卡牌收藏填充至 30 张卡牌，那么第二层“补位”层就会发挥作用。这一层能保证你的套牌完整，并且使用了尽可能好的卡牌。首先，如果游戏认为你的卡牌收藏不足以构成有效的主流套牌，它就会改为使用已有的卡牌，构筑尽可能好的套牌。补位算法的核心理念是，保证你的套牌构筑平衡，卡牌质量出色，法力曲线恰当。我们再来看看，什么样的卡牌适合你的套牌。
在不考虑独特配合与连击的情况下，每张卡牌在各职业的套牌中都有独立的“卡牌强度”。这一数字并不是固定的，它会根据当前套牌的状况动态变化。然而，卡牌强度通常取决于三个因素：
游戏影响：一张卡牌对套牌胜率的影响程度。
例如，对法师而言，水元素对胜率的影响就比恐怖海盗高得多。
法力值消耗范围：拥有相同法力值消耗的一系列卡牌。
如果我们要填充一张 1 费或 2 费的卡牌，银色侍从也许会是个好的选择，但显然不适合填补 5 费的空缺。
避免同一法力值消耗范围的卡牌过多：
如果某个法力值消耗范围中已经有了 10 张卡牌，我们会避免在这一范围内加入更多卡牌，除非这些卡牌的效果远超其他替代品。
在补位流程中，我们会动态地根据卡牌强度，为套牌添加卡牌。从数学的角度来说，卡牌强度是一个函数，即“胜率贡献”加上多个“惩罚因子”。我们每次进行搜索，都会在可行的解法中寻找使目标函数最大化的卡牌。
其他：规则和限制
除了高级算法和计算机学习方法之外，我们还在两个套牌创建层中采用了许多质保规则，以确保你的套牌切实有效。例如，你在未完成的套牌中已经加入了凯雷塞斯王子，我们就会尽量避免使用 2 费卡牌。
如果你在套牌中一张卡牌也没放，并在一定时间内多次希望我们推荐套牌，那么当你按下按钮，我们会尽量推荐不同的套牌。但只有当初始套牌完全为空时，这一功能才会触发。
就限制而言，目前智能套牌推荐功能只能用于创建标准模式套牌，我们还在探索如何支持狂野模式。此外，如果你尝试创建一副套牌，且其中包含你的收藏中没有的卡牌，此时出现的单张卡牌推荐功能暂未使用智能套牌推荐系统。
