Torrent Gear

AI ilə turnir iştirakçılarının seqmentləşdirilməsi

1) Niyə turnir oyunçularını seqmentləşdirmək lazımdır

AI seqmentasiyası kömək edir:

Vicdanla əkin və matchmeykit (MMR/liqa, seçmə səbət).
Tapşırıqları və cədvəlləri fərdiləşdirin (vaxt yuvaları, tədbirin uzunluğu).
Mükafatların iqtisadiyyatını idarə etmək (məqsədli əhatə və mükafatların emissiyası).
Risk və yükü azaltın (RG mühafizəçiləri, sui-istifadə əleyhinə).
Müvafiq məqsədlər və meta-proqressiyanın mürəkkəbliyini hiss edərək gecikməni artırın.

2) Məlumatlar və siqnallar

Oyunlarda/turnirlərdə davranış

Temperatur: spin/dəq, orta və dispersiya.

Iştirak xarakteri: tədbirlərin tezliyi, seçmə mərhələnin uzunluğu, finişlərin payı.

Məzmun müxtəlifliyi: provayderlər/janrlar, yenilik.

Skill & Rəqabət

Mövqelərin tarixi (top-X%, final masaları), nəticənin sabitliyi.

MMR/Elo, K-faktor, liqanın yüksəldilməsinə cavab.

İqtisadiyyat

Proxy dəyərləri: dövriyyə/depozitlərin tezliyi (yığılmış), mükafatlara həssaslıq (elan zamanı iştiraka çevrilmə).

Sosial siqnallar

Chat/kliplər/icmalarda aktivlik, reports və hvast yazıları.

Kontekst və RG

Günün vaxtı, cihaz, ardıcıl sessiyalar, limitlər və RG bayraqları (yükün azaldılması üçün).

💡 Bütün siqnallar - tənzimləyici minimumdan artıq PII olmadan yığılmış formada.

3) Fiçerinq (nümunələr)

Nəticənin sabitliyi: mövqenin dəyişmə əmsalı, P75 → P25 delta.

Skill-qradiyent: bölmələr arasında keçiddən sonra MMR artımı/düşməsi.

Vaxtında iştirak: həftənin saat/gün hitləri, avtomatik korrelyasiya.

Məzmun müxtəlifliyi: provayderlərin/janrların entropiyası.

İqtisadi həssaslıq: promo/boosts uplift iştirak.

RG-yük: seansların orta müddəti və sürəti, xəbərdarlıqlar axını.

4) Model seqmentasiya yığını

1. Clusterization (unsupervised): davranış seqmentləri üçün K-Means/HDBSCAN.

2. Embeddinq:

User2Vec/tədbir ardıcıllığına görə (Skip-gram), məzmun yaxınlığı üçün Game2Vec → ən yaxşı «maraq» qruplaşması.
3. Qrafik seqmentasiya: Community Detection (Community Detection) - kolluziya/pati oyunlarının tutulması üçün faydalıdır.
4. Propensiti modelləri (supervised): uduzduqdan sonra iştirak/finiş/geri dönmə ehtimalı.
5. Qarışıq tipologiya: son seqmentlər = × skill davranış birləşməsi × iqtisadiyyat × risk.

5) Tipologiya nümunəsi (skelet)

S1 «Sprinter-kvalifikator»: qısa intensiv səfərlər, yüksək zirvələr, aşağı sabitlik.

S2 «Staer-turnirçi»: uzun seçmə, sabit top 25%, orta sürət.

S3 «Məzmun kolleksiyaçısı»: provayderlərin yüksək entropiyası, «müxtəliflik» missiyalarını sevir.

S4 «Master Finals»: yüksək MMR, dar provayder hovuzu, yüksək% final masaları.

S5 «Mövsümi ovçu»: Busts/hadisə dövrlərində dalğalar tərəfindən aktivləşdirilir.

S6 «Risk-siqnal RG»: yorğunluq əlamətləri/uzun strik sessiyaları - yumşaq ssenarilər tələb edir.

6) Liqalar və əkin ilə bağlama

Seqmentlər MMR-ni əvəz etmir, lakin onu zənginləşdirir: seqment seçmə uzunluğuna, tapşırıqların növünə, cədvələ təsir edir, lakin riyazi şanslara/qaydalara deyil.

Placement-matçlar + seqment və cari liqa arasında açıq-aşkar miss-matçda sürətli up/down.

Ədalət: VIP statusu MMR-ə təsir etmir və matçda üstünlük vermir.

7) Seqmentlərin praktikada istifadəsi

Turnirin formatları: sprint/marafon/ S1/S2 altında qarışıq.

Mikro tapşırıqlar: S3 üçün provayderlərin müxtəlifliyi, S1 üçün temp nəzarəti.

Cədvəl: adi fəaliyyət üçün slotların şəxsi tövsiyələri.

Mükafatlar: kosmetika/setlərə diqqət; nadir - pay-to-win olmadan, hər kəs üçün ümumi.

Kommunikasiyalar: mətn/tonallıq, strategiya ipuçları (etika-neytral).

RG mühafizəçiləri: S6 üçün - yumşaq fasilələr, missiyaların uzunluğunun məhdudlaşdırılması, çətinliyin azaldılması.

8) Anti-sui-istifadə və uyğunluq

Kollyuziyalar/smurfing: qrafik siqnallar və davranış biometrikası; master liqalarında təsadüfi KYC.

Rate limiting: cəhd/re-entry cap; təkrar dövrlərdə soyutma.

Ədalət: mükafatların dəyərinin tavanı eynidir; seqmentasiya yol dəyişir/UX, deyil EV qazanmaq.

Şəffaflıq: «Seqmentasiya necə işləyir» ekranı: ümumi prinsiplər, daxili tərəzi açmadan.

9) Uğur metrikası

Uplift D7/D30 seqmentləri vs nəzarət.

Participation Rate/Completion Rate missiyalar və seçmə.

SP-paylama (Gini) - mövsümi tərəqqinin bərabərliyi.

Mükafata qədər vaxt P95 - dispersiya nəzarəti.

Complaint/Abuse rate, Smurf/Collusion flags.

RG-metriklər: yumşaq fasilələrin payı, ultra uzun sessiyaların azaldılması.

Prize ROI/Emission to GGR - promosyon iqtisadiyyatının sabitliyi.

10) A/B nümunələri

1. K-Means vs HDBSCAN seqmentasiyası (səs-küy müqaviməti, klasterlərin sabitliyi).

2. Onsuz vs embeddinq əlavə etməklə (formatların tövsiyələrinin keyfiyyəti).

3. Mikro tapşırıqlar: bir vs iki paralel.

4. Zaman yuvaları: fərdi vs sabit.

5. RG qvardiya eşik: yumşaq vs sərt.

6. Seçmə uzunluğu: qısa vs uzun S1/S2 üçün.

11) JSON şablonları

Oyunçu seqmenti kartı (aqreqatlar + etiketlər):

json
{
"user_id": "u_87421",  "segments": ["S1_sprinter", "S3_collector"],  "mmr": 1420,  "features": {
"pace_spm_med": 52,   "pace_spm_cv": 0. 31,   "finish_top10_rate": 0. 18,   "provider_entropy": 1. 92,   "evening_participation_rate": 0. 64
},  "rg_flags": {"long_sessions": true, "cooldown_suggested": true},  "updated_at": "2025-10-24T10:00:00Z"
}

Turnir/tapşırıqların formatına görə həll:

json
{
"decision_id": "d_s3_2025_10_24_1000",  "user_id": "u_87421",  "recommendation": {
"qualifier_format": "sprint_20min",   "time_slot": "evening",   "micro_tasks": [
{"type":"pace_control","max_spm":48,"duration_min":20},    {"type":"provider_diversity","providers":3}
],   "reentry_cap": 1
},  "fairness": {"vip_neutral": true, "reward_cap_equivalent": true},  "rg": {"enforced_break_min": 10}
}

12) Paypline və Production

Memarlıq:

Hadisələr → Kafka/Redpanda → fichering batch/stream (1h/24h/7d pəncərə).
SLA çatdırılma ilə Feature Store (online/offline).
Hər 1-7 gündə bir klaster/embeddinq təlimi; onlayn giriş seqmentləri təyin.
Həllərin orkestrasiyası: Segmentation API → Matchmaking/Tasks/Comms xidməti.

Psevdokod mənimsəmə:

python ctx = build_context(user_id)
x = feature_store. fetch(user_id)
z = user2vec. embed(x. sequence)
cluster = hdbscan. predict(z)
segment = postprocess(cluster, mmr=ctx. mmr, rg=ctx. rg_flags)
emit_segment(user_id, segment)

13) UX və kommunikasiya

«Altından» lobbi: format, müddət, vaxt yuvaları - bir blokda.

Heç bir manipulyasiya olmadan ton: «Axşam qısa seçicini tövsiyə edirik - belə ki, adətən oynayırsınız».

Nəzarət variantları: format/slot dəyişdirmək, şəxsi tövsiyələri söndürmək.

Sakit VFX: Spam olmadan problemlərdə düzgün tərəqqi işarələri.

14) Dürüstlük və RG Checklist

Seqmentasiya matçlarda RTP/şans təsir etmir.
Mükafatların dəyərinin tavanı hamı üçün eynidir.
İş prinsiplərinin şəffaf səhifəsi.
Anti-sui-istifadə (kollyuziyalar, şirin, rate limits) daxildir.
RG mühafizəçiləri aktivdir: fasilələr, müddət məhdudiyyətləri, çətinliklərin azaldılması.
Həllərin qeydləri və izah auditi (reason codes).

15) Tətbiq planı

1. MVP (3-5 həftə): K-Means + əsas fichering; format/slot tövsiyələri; şəffaflıq ekranı.

2. v0. 9: embeddinq User2Vec/Game2Vec; HDBSCAN; anti-sui-istifadə qraf siqnalları.

3. v1. 0: Online seqmentlərin yenilənməsi, vəzifələr üçün quldurlarla əlaqə; «dürüstlük» hesabatları və RG analizi.

4. Next: RL-seqmentlər üzrə vəzifələr zəncirinin konfiqurasiya; cross-promo, mövsüm şablonları.

AI seqmentasiyası MMR üzərində bir məna qatıdır: şansları dəyişdirmir, lakin oyunçu üslubuna uyğun formatı, müddəti, vəzifələri və kommunikasiyaları seçir. Klasterləşmə, embeddinq və propensiti birləşməsi davamlı tipologiya verir; anti-sui-istifadə və RG mühafizəçiləri sistemi dürüst saxlayır; Metriklər (Gini, P95, ROI emissiyaları) turnir ekosisteminin daha ədalətli və effektiv olduğunu təsdiqləyir.