Африка Perianez – глава Науки Данных об Игре в Студии Кремния компании видеоигры, в Токио – и ее команда разработал математическую модель, которая предсказывает, когда пользователь оставит определенную игру для мобильных устройств. Результаты их работы были представлены на Международной конференции по вопросам Науки Данных и Продвинутой Аналитики, проводимой в прошлом октябре в Монреале (Канада).
Как Периэнез сказал, алгоритм, который они разработали, использует так называемый метод ‘ансамбля’, «модель, которая основана на многих алгоритмах изучения вместо единственного, таким образом улучшая точность предсказания, исследуя еще много корреляций и альтернативных моделей».«Каждый раз, когда мы управляем моделью, мы на самом деле используем 1 000 отличных подмоделей», добавляет она, «каждый из которых сосредотачивается на различных переменных и имеет различные начальные условия».Команда также использовала аналитический алгоритм выживания в рамках каждой подмодели.
Эти модели «используются в медицинском исследовании, например, чтобы предсказать, когда пациентка испытает мероприятие, и в биологии, чтобы знать, как конкретные клетки собираются вести себя в теле», объясняет она.Комбинация математических моделей
Кремниевые исследователи Студии теперь, впервые, объединили власть алгоритмов выживания и моделей ‘ансамбля’ в области видеоигр. «Это», говорит Периэнез, «позволило нам достигнуть высокого уровня точности предсказания, поскольку алгоритм автоматически приспосабливается к данным игры, мы хотим проанализировать».Относившийся видеоигры, модель (названный ансамблем выживания) могут предсказать, какой день и в том, что стадия игры пользователь прекратит играть, и почему они сделают так.
«Уже с их первых дней, играя в игру, мы знаем с хорошей степенью уверенности, какого уровня пользователь достигнет и сколько дней потребуются они. Главный и самый неотложный приоритет состоит в том, чтобы попытаться расширить ‘жизнь’ игрока и заставить их покупать как можно больше. Также важный должен понять потребности пользователей и проектировать более интересную и стимулирующую игру», говорит исследователь.Промышленность подверглась изменению парадигмы начиная с появления игр для смартфонов.
Согласно Африке Perianez, «компании хранят большую информацию о пользователях: их действия, связи, покупки, и т.д. И они начинают понимать, что они должны двинуть основанную на данных модель развития, которая позволяет им знать, кто их игроки и что они любят, и также предсказать их реакции».«Более крупные компании уже предпринимают шаги в этом направлении, хотя медленно», объясняет она, «но малые и средние студии не имеют как много ресурсов.
Поэтому мы предлагаем нашу платформу как обслуживание, так, чтобы они могли использовать ее в качестве инструмента предсказания». Продукт назвали 4Front как кодовое название и продадут под торговой маркой Данные Yokozuna, вдохновленные самым высоким достижимым разрядом в борьбе сумо.Автоматическая адаптация к различным играм и даннымКремниевая платформа Студии приспосабливается автоматически к различным играм и данным. «Мы уже работаем с японскими и европейскими фирмами и проверили продукт с несколькими из игр нашей компании, такими как Возраст Ishtaria и GrandSphere», отмечает Периэнез.
По словам исследователя, система может предсказать, кто оставит игру очень точно. «Сосредотачиваясь на игроках, которые тратят большую часть денег, известных как ‘киты’, нам удалось уменьшить маслобойку на 5%, используя персонифицированные уведомления о толчке. Это одно привело к увеличению приблизительно 15% в продажах», указывает она, приходя к заключению, что «наша цель состоит в том, чтобы стать лидерами на международном рынке и демократизировать науку данных в области видеоигр, области, где мы – пионеры».Ссылка:Африка Perianez, SaaS Алена, Анна Гуитарт и Колен Мань. «Предсказание маслобойки в мобильных социальных играх: к полной оценке Используя ансамбли выживания».
Международная конференция IEEE по вопросам науки данных и продвинутой аналитики (2016).