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AI如何个性化任务和锦标赛挑战
1）为什么要个性化
任务和锦标赛任务的AI个性化：- 提高相关性（"音调"任务，没有无聊的格林）；
- 减少阻力（玩家轮廓下的复杂性和持续时间）；
- 改善重建和参与（可见进展，可理解的目标）；
- 保护经济（受控颁奖和条件诚实）。
关键：个性化和公平的平衡--个人目标不应该在游戏中产生数学优势。
2）数据信号（模型输入）
行为：插槽/提供者类型，平均费率，旋转速度，会话长度，白天时间，输入频率。
进度：级别/CR，完成过去的任务，锦标赛的成功/失败，streak'y。
财务：存款/结算（汇总,没有敏感细节）,对奖金的敏感性。
社会：参与聊天/活动、剪辑/回放、社区反应（如果有）。
上下文：设备、登录通道、内容/提供商地理限制。
RG信号：时间限制/存款，倾向于长会话-降低复杂性和软停顿。
3）模型堆栈
1.聚类（未聚类）
K-Means/DBSCAN/HDBSCAN →行为细分："短跑选手"，"收藏家"，"锦标赛老板"，"品牌忠诚于提供商"。
用法：选择分区下方的基本"任务框架"。
2.Propensity得分（超级）
目标：在T窗口后完成任务X的概率，参加比赛的可能性/完成。
模型：Gradient Boosting（GBDT），逻辑回归，表变形金刚。
3.上下文匪徒（contextual bandits）
目的：通过探索/探索控制，在线选择任务类型和复杂性。
方法：LinUCB/Thompson采样。
4.RL/政策学习（可选）
目的：优化任务/任务（链）序列，以保持玩家不过热。
限制：严格的安全保障（见第7条）。
4）数据线和销售解决方桉
事件收集：事件巴士（Kafka/Redpanda），模式：旋转，session_start/end，mission_progress，tournament_result。
Fichering：1h/24h/7d框架；总量（利率中位数，速度方差，提供商的多样性）。
配置/模型更新：每1-7天离线一次；每个环节的在线评分+土匪的部分补习。
发行限制：诚实政策（评级限制，奖励帽，RG限制）。
决策的逻辑：显示了谁/何时/哪种策略变体,机会,预期的复杂性,实际结果。
5）任务生成器（决策逻辑）
1.部分：群集→基本任务篮子（流派，持续时间）。
2.合成过滤器：提供商，地理，RG限制（包括白天时间限制）。
3.Propensity评分：根据完成概率和预期价值（EV还原）对候选人进行排名。
4.上下文强盗：选择1-2名具有ε排名的最佳候选人。
5.难度调整：将目标（自旋/投注/时间）调整为外围窗口（例如工作日晚上/周末）。
6.发射帽：季节性代币/化妆品预算检查。
7.有意义的选择：提供1个备用任务（X小时一次"更改"按钮）。
6）个性化比赛任务
根据MMR和历史选择联赛/分区-独立于VIP（请参阅上一篇文章）。
比赛中的个人微目标："扮演3个提供者"，"保持节奏≤N旋转/分钟"，"前X％的徽章"-绕过螺旋线。
灵活的参与窗口：玩家更频繁在线的时间段；AI建议排位赛。
获奖的轮廓轨道：化妆品和令牌，考虑到稀有性，但没有增加RTP/矩阵。
7）AI的诚实规则，责任和限制
Safety-constreint：每天最多N个人的任务；禁止在RG疲劳信号下增加复杂性。
透明度："如何选择任务"屏幕：细分，上下文，防止失败（pity timers），奖励帽。
公平：同样的奖项上限；个性化改变了路径而不是最终价值。
Responsible Gaming：软停顿,"休息"建议,日间限制-嵌入在息肉中。
隐私：仅限于单元；超出调控最低限度的模型焊料中没有PII。
8）反滥用和反游戏
单一周期设计：任务周期性高的重复→需要变异（提供者/出价/时间）。
节奏帽：不超过X任务/天，在"快速"任务之间冷静下来。
复杂警卫队：下限/上限；禁止激增。
锦标赛中的紧身：网络/行为签名，大师联赛中的随机KYC支票。
日志审核：决策的可解释性（reason codes：细分,propensity, bandit-arm）。
9）成功指标
Uplift D7/D30个性化与基础。
任务完成率和Median时间完成率（TTC）。
Stickiness（DAU/MAU），Avg Session Length（带有RG监护人）。
奖项分配的Gini（相似努力的均匀性）。
"不公正"和Mute/Opt-out Rate个性化的Complaint Rate。
ROI 奖/GGR奖是促销经济的可持续性。
探矿成本土匪和Regret-用于配置ε/汤普森采样。
10）发射的A/B模式
1.任务类型：提供者vs流派。
2.任务长度：短（≤15分钟）vs中等（30-40分钟）。
3.Pity timers：在相同的p₀下硬对软。
4.强盗算法：LinUCB vs Thompson；不同ε。
5.任务变更：1/天 vs 2/天访问。
6.锦标赛微目标：一对两平行。
11）任务和锦标赛任务模板（JSON）
任务（个性化）：json
{
"mission_id": "m.s3.var.playtime.diverse.001，标题："打开三个世界"，"segment_hint"："collector"，"difficulty"："medium"，"requirements"：［
{"type":"provider_diversity","providers":3,"window_min":30}, {"type":"bet_range","min":0.2,"max":1.0}
], "pity": {"soft_delta":0.02,"cap":0.4,"hard_after_attempts":30}, "rewards": {"tokens": 12, "cosmetic_drop": {"rarity":"Rare","p":0.12}}, "caps": {"daily_user_missions": 3, "economy_token_cap": 150}
}json
{
"task_id": "t.s3.qualifier.pacing.tempo", "context": {"league":"Gold","time_slot":"evening"}, "goal": {"type":"pace_control","max_spins_per_min":45,"duration_min":20}, "vip_neutral": true, "rewards": {"season_points": 120}, "fairness": {"max_value_equivalence": true}
}12）生产伪代码（上下文强盗）
python上下文：段、时间、设备、最近的TTC、RG标志context=build_context （user_id）
candidates = fetch_candidate_missions(segment=context.segment)
candidates = compliance_filter(candidates, context.geo, context.rg)
scored = [(m, propensity_score(m, context)) for m in candidates]
topK = top_by_score(scored, k=5)
匪徒选择"手"（arm）
chosen = contextual_bandit.choose_arm(topK, context)
复杂度调制+验证发布预算personalized=adjust_difficulty （chosen, context）
if not economy_budget_ok(personalized):
personalized = degrade_reward(personalized)
log_decision(user_id, context, personalized)
deliver(personalized)13） UX模式
透明度： "适合你的风格：30-40分钟，3个供应商，胜利-罕见的化妆品下降。"
控制：更改任务（cooldown）按钮,拨号器"禁用个性化"。
流畅性：难度指标，时间评估，具有TTC预测的进度栏。
安静的VFX：成功的简短动画；失败的支架-+碎片/进度pity。
14）发布计划
1.MVP（3-5周）：任务聚类+推进剂；静态锦标赛任务；排放帽；透明度屏幕。
2.v0.9：上下文匪徒；改变任务；锦标赛中的微型目标；完整的RG监护人。
3.v1.0：任务的RL链；社会目标；视觉收藏；"诚实"报告和日志审核。
4.接下来：季节性模式轮换，复古复古化妆品，与供应商交叉促销。
15）启动前的Checlist
- 个性化不会影响RTP/数学优势。
- 发射帽和任务日限。
- Pity timers和确定性里程碑已配置。
- "如何工作"屏幕+reason codes。
- RG策略：暂停、限制、"禁用个性化"选项。
- 反借口：需求的变异性，节奏帽，决策日志审核。
- A/B计划和具有成功阈值的目标KPI列表。
AI个性化不是"更难"，而是更聪明的：任务和锦标赛任务适应玩家的风格，但保持诚实和安全，发射在预算中，规则是透明的。聚类+propensity提供了基础，上下文土匪优化了展示，RL改善了链条-所有这些仅在"我们如何准确地选择目标"的清晰接头，RG守护者和可理解的沟通中起作用。