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
高校合作申请流程
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基于玩家实时交互的游戏道具推荐
课题背景
目前,推荐系统在很多的互联网平台得到了广泛的应用,例如今日头条的新闻推荐、网易云音乐的音乐推荐、淘宝首页的商品推荐等等,作为一种有效地缓解互联网用户信息过载的技术,推荐系统能够帮助用户在这些平台上找到自己感兴趣的内容,以及与具有相似喜好的人建立新的社交关系。 然而现有的推荐系统大多存在一些问题:
针对单个物品的推荐
无法建模用户兴趣的动态变化
最大化当前收益,忽略了长期受益
在游戏环境中存在许多需要考虑多个商品交互的应用场景。同时,这些场景中往往需要考虑多个强相关物品的推荐。
问题定义
在这里给出两个具体的应用场景。
大转盘
图1:游戏中的大转盘玩法
如图1所示,在大转盘上给定8个物品,并给出转大转盘的成本(图上为2钻石),用户选择是否花费钻石转。转完大转盘后,刷新大转盘上物品,用户可选择是否继续转。
是否点击大转盘,与多方面的因素有关。比如当前转盘物品是否符合玩家需求、玩家对大转盘的主观认可度。
目标是尽可能增加玩家转大转盘的次数,同时控制成本。
神秘商店
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图2:游戏中的神秘商店玩法
如图2所示,9个物品在神秘商店中摆放在三个层,每层3个物品。当购买完当前层(图上为第一层)的所有物品,解锁下一层物品的购买权限。点击刷新按钮,替换图中9个物品,并重新从第一层开始购买物品。
在神秘商店的应用场景中,玩家是基于商店中商品的整体分布,选择是否继续购买商品。比如买了某个商品,可能不是这个商品价值高,而是这个商品后面有高价值商品。
目标是尽可能增加玩家在神秘商店中的消费,尤其是平时购买欲望低的商品。
问题挑战
这些游戏内特殊推荐场景有以下一些难点:
由于样本的稀疏性,如何离线评估模型的效果
如何建模用户对商品的个性化价值偏好,对商品做个性化定价
如何建模商品之间的相互关系
如何同时推荐强相关的多个物品,而不仅仅是推荐一个物品
商品组合空间大,如何构建泛化能力强的模型
评价指标
离线评估
传统推荐系统指标,包括auc、recall、precision等
线上评估
玩家的总体充值金额
玩家在当前商店(比如大转盘和神秘商店)的消费金额
数据集描述
用户画像数据
字段
类型
描述
role_id
string
玩家id
role_level
int
等级
vip_level
int
VIP等级
role_class
int
职业
online_time
int
累计在线时长
……
用户-商品数据
字段
类型
描述
role_id
int
玩家id
item_id
int
商品id
buy_cnt
int
购买数量
time_stamp
int
购买时间戳
用户-大转盘数据
字段
类型
描述
role_id
int
玩家id
item_list
int
大转盘物品列表
click
int
是否点击大转盘
item
int
转到的物品
time_stamp
int
时间戳
用户-神秘商店数据
字段
类型
描述
role_id
int
玩家id
item_id
int
商品id
click
int
是否购买
time_stamp
int
购买时间戳
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有任何问题,请联系
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课题背景
问题定义
大转盘
神秘商店
问题挑战
评价指标
离线评估
线上评估
数据集描述
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