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### 数据集说明

数据收集自网易某卡牌游戏，数据集主要包含游戏玩家的用户画像、行为序列和关系图谱三种类型数据。

### 用户画像

用户画像是根据游戏玩家在游戏中的历史行为数据抽象形成的标签化数据，主要包含基础信息、社交关系、行为习惯、消费习惯等四个方面的状态特征，以每日更新的方式增量结构化存储，如下所示：

![图1：用户画像数据示意图](https://noterminus.gitee.io/image_bed/images/ccg1_portrait.png)

### 行为序列

行为序列是描述游戏玩家在游戏中历史行为的序列型数据，以**when-who-what-how\_much/how\_many**的格式结构化存储，即“谁在何时做了什么以及行为的对象数量和行为动作程度”，如下所示：

![图2：行为序列数据示意图](https://noterminus.gitee.io/image_bed/images/ccg1_seq.png)

行为序列数据主要以结构化的数据格式记录玩家的历史动作和动作对象，如下表所示：

| 字段             | 类型     | 描述                 |
| -------------- | ------ | ------------------ |
| role\_id       | string | 玩家ID               |
| action\_id     | string | 动作ID               |
| objective\_ids | string | 动作对象ID，多个对象ID以逗号隔开 |
| ts             | int    | 动作发生的时间戳           |

### 关系图谱

关系图谱是描述游戏玩家之间关系建立和变化的图谱型数据，主要包含好友关系等，如下所示：

![图3：关系图谱数据示意图](https://noterminus.gitee.io/image_bed/images/tab1_relation.png)

关系图谱数据主要以结构化的数据格式记录玩家之间的关系数据，按照行为发生的时间以每日更新的方式增量存储，如下表所示：

| 字段            | 类型     | 描述        |
| ------------- | ------ | --------- |
| ts            | bigint | 时间戳       |
| role\_id\_src | string | 玩家ID（发起方） |
| role\_id\_dst | string | 玩家ID（接受方） |
| type          | string | 类型        |
