伏羲实验室用户画像组开放课题
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概述
开放研究课题
游戏玩家进入的下一个游戏场景预测
MMORPG游戏服务器的合并模拟预测
基于游戏虚拟社交空间的玩家时空序列预测
基于多源数据融合的游戏玩家状态预测
MMORPG中的虚拟游戏道具价格预测
结合因果推断的时序预测
游戏玩家流失预测
游戏玩家流失原因分析
基于玩家角色轨迹的游戏外挂检测
基于玩家社交图谱的游戏外挂检测
基于玩家行为序列的游戏外挂检测
基于游戏客户端截图的FPS透视挂检测
在线游戏中的半监督异常交易群体检测
在线游戏中的交易网络子图匹配
可解释的外挂检测
个性化礼包生成与个性化礼包推荐
基于玩家实时交互的游戏道具推荐
游戏玩家时装商品搭配推荐
基于游戏社交关系的玩家-帮会关系预测
基于游戏战场中行为序列的玩家竞技风格挖掘
基于游戏战场中行为序列的动作价值评估
面向全局优化的游戏玩家组队匹配
游戏数据场景下的稳定学习框架
数据众包质量控制方法研究
开放工程课题
模型可解释性应用Demo制作
用户行为序列可视化系统Demo制作
因果分析仿真环境Demo制作
基于区块链技术的数据加密和流转框架Demo制作
游戏联邦学习框架Demo制作
画像标签体系可视化Demo制作
回报分解仿真环境Demo制作
用户关系图谱可视化系统Demo制作
游戏AutoML框架Demo制作
游戏背景知识
游戏基础
游戏玩法知识
游戏玩家分类
MMORPG元素
CCG元素
SPG元素
游戏数据集描述
伏羲游戏数据集
MMORPG1
ACT1
CCG1
SPG1
TAB1
高校合作申请流程
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游戏玩家时装商品搭配推荐
课题背景
为了满足玩家个性化的外观展示,时装类商品成为重要的游戏商城道具。目前时装类商品主要包括服装,挂饰,发型发色等类型。如图1所示,相比于传统的商品推荐,搭配推荐不仅仅要考虑用户是否会购买,同时还要考虑推荐的时装类商品之间的搭配关系。由于时装类商品搭配组合的样本空间很大,所以如何考虑时装类商品之间的搭配关系进行打包推荐,是本课题主要研究的问题。
图1:游戏商城中的时装商品
问题定义
给定多个时装类商品,每个商品有指定的穿着部位和性别限制。给定一个玩家平时进行时装搭配的数据集、给定一个玩家平时购买时装商品的购买序列,模型输出任意时装商品组合的搭配分数,并进行推荐。
问题挑战
相比于传统的推荐场景,该推荐问题存在以下挑战:
如何建模多个时装商品之间的搭配关系
如何探索多个时装商品形成的海量组合空间
评价指标
时装搭配的相容度
玩家时装推荐结果的Precision, Recall, NDCG等
数据集描述
数据集主要分为三个部分:时装属性数据集,玩家属性数据集,玩家时装购买数据集,玩家时装搭配数据集等。
时装属性数据集
字段
类型
描述
cloth_id
string
时装id
cloth_type
int
时装类型
……
玩家属性数据集
字段
类型
描述
role_id
string
玩家id
gender
int
玩家性别
level
int
玩家等级
……
玩家时装购买数据集
字段
类型
描述
role_id
string
玩家id
cloth_id
string
时装id
buy_time
string
购买时间
……
玩家时装搭配数据集
字段
类型
描述
role_id
string
玩家id
cloth_id
string
时装id
……
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,
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基于游戏社交关系的玩家-帮会关系预测
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评价指标
数据集描述
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