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活动预测和参与触发因素

1）挑战

需要预测玩家何时会高概率（或者相反，可能"抽搐"），以及在遵守诚实和负责任的游戏（RG）的同时，将增加参加任务/预选赛/锦标赛的机会。

关键问题：

"他通常什么时候玩？"（临时模式）
"什么会触发参与？"（内容、格式、奖励、持续时间）
"怎么不过热？"（接触频率、RG限制、经济预算）

2）数据信号

行为：输入节奏（小时/天），会话的长度和节奏，参加活动的频率。

内容：最喜欢的供应商/类型，新颖性，多样性。

促销经济学：对过去助推器/季节性令牌/化妆品的反应。

Sots信号：聊天，剪辑，反应（如果有）。

上下文：设备、频道、超时区、本地假期/活动。

RG：时间/存款限制，疲劳迹象，"停顿信号"。

所有的fici都是聚合的，没有PII超出监管最低限度。

3）Fichering（示例）

季节性/节奏：单热时钟0-23，一周日；拉格自相关（ACF/PACF）。

可能的"登录窗口"：P （active	每小时，每天）通过滚动窗口4-8周。
参与倾向：从横幅观看转换为注册和开始。
下次会议的时间：区间指数加权中位数。
刺激敏感性：按触发器类型（格式，持续时间，化妆品）uplift。
RG应力：长会话，警告，"疲劳速度"的比例。

4）模型堆栈

1.活动时间系列：

Prophet/NeuralProphet，用于组模式的LSTM/临时融合变形器；
用于在线的简单同源季节性配置文件。
2.Survival/Time-to-Event:

Cox/Weibull/RSF →下一届会议的时间；"抽搐"（churn-hazard）的风险。

3.参与性（P（join））

GBDT/TabTransformer：在显示报价时参加的可能性。

4.Uplift建模（CATE）：

Two-Model/T-Learner，X-Learner，DR-Learner可以选择哪个触发器/内容产生收益。

5.编排规则：

上下文强盗（LinUCB/Thompson），用于在线选择一个频道，×内容×引擎盖内的时间。

5）参与触发器的类型

内容：比赛形式（sprint 20-30分钟，马拉松），最喜欢的提供商，"本周新奇"。

暂时："15分钟后开始"，"晚间预选赛"与可能的入口窗口匹配。

奖励（化妆品/代币）：不付费；稀有-所有人共享。

社交：朋友在线,挑战社区,合作挑战（道德,无压力）。

跨任务：短任务热身→进入预选赛。

6）触摸编排（频道×时间×频率）

通道：应用内,push,电子邮件,网络收件箱；应用程序优先级→ push →电子邮件。

时间选择： p交叉（活动到接下来的90-120分钟）与时间表.

频率/拨号：不超过N接触/周，M/天；触发器之间的严格冷却。

安静模式：用户的夜间窗口；应用程序中的"安静"p → ush inbox卡。

7）诚实,合规,RG

对RTP/赔率没有影响。触发器改变"路径"而不是等待胜利。

透明度："我们如何选择通知"页面：活动窗口，频率限制，拒绝个性化-1点击。

RG警卫：当疲劳/限制时-我们降低频率，建议暂停，不叫长格式。

退房/退房：立即受到尊重；投诉后的"聪明的沉默"。

8）反垃圾邮件和反垃圾邮件

对用户和频道进行限制。

含义重复数据消除：不要连续泄露2个类似的原因。

经济预算：按季节发放代币/化妆品。

正义：奖励的最高价值相同；个性化-关于相关性。

9） KPI和控制指标

点击率窗口：在活动会话中接触的比例± Δ分钟。

Join Uplift：参与度增加vs控制。

D7/D30目标队列中的Retention uplift。

Fatigue：发布/发表/投诉；Mute Rate<目标阈值。

RG指标：超长会话减少，软停顿的比例。

ROI 奖/GGR奖-使促销经济具有弹性。

Incremental Revenue/User-week（如果适用且监管允许）。

10） A/B模式

1.提醒窗口：在预选赛开始前T-30/15/5分钟。

2.格式持续时间：晚间插槽冲刺20分钟vs 35分钟。

3.内容类型：最喜欢的提供商vs"本周新奇"。

4.频道：in-app vs push；push与深参考vs没有。

5.Uplift政策：目标只是uplift阳性vs广泛覆盖。

6.组合触发器：热身任务→锦标赛与比赛同时进行。

11） JSON模板

玩家预测简介：

json
{
"user_id": "u_29104",  "next_active_window": {"start": "2025-10-24T17:00:00Z", "end": "2025-10-24T19:00:00Z", "p_active": 0.72},  "p_join_by_trigger": {
"sprint_20min": 0.41,   "marathon_60min": 0.18,   "new_provider_event": 0.36
},  "uplift_by_trigger": {
"sprint_20min": 0.12,   "new_provider_event": 0.07
},  "rg_flags": {"fatigue": false, "limit_time": false},  "cooldowns": {"push": true, "in_app": false}
}

触摸编曲器的解决方案：

json
{
"decision_id": "dec_2025_10_24_1630",  "user_id": "u_29104",  "touch": {
"channel": "in_app",   "time": "2025-10-24T17:05:00Z",   "trigger": "sprint_20min",   "creative": "evening_sprint_card_v3"
},  "fairness": {"reward_cap_equivalent": true},  "rg": {"suggest_break": false}
}

12）编排的伪代码

python ctx = build_context(user_id)
p_active = activity_model.predict_window(ctx, horizon_hours=4)
p_join = propensity_model.score_triggers(ctx)
uplift = uplift_model.estimate(ctx, triggers=p_join.keys())

RG和if ctx频率限制。rg.fatigue or over_frequency_cap(user_id):
schedule_silent_inbox(user_id);exit()

选择窗口和触发器win=best_time_window （p_active、events_schedule）
trigger = argmax(uplift, mask=channel_caps(user_id))

touch = compose_touch(user_id, channel="in_app", window=win, trigger=trigger)
if economy_budget_ok(trigger) and not in_quiet_hours(user_id, touch.time):
deliver(touch);log(touch)

13） UX模式

大堂卡： "晚间冲刺20分钟，15分钟开始，Rare化妆品。"

时间估计："≈20 -25分钟"+复杂度指示器。

控制选项："稍后提醒"，"跳过此主题"，"保持沉默一周"。

安静的VFX：简短，无创的，没有侵入性的声音。

14）实施计划

1.MVP（2-4周）：同源活动窗口+简单的推进剂；一个通道（在应用程序中），频率帽，透明屏幕。

2.v0.9：进入前的生存时间模型；push+inbox；2-3触发器的基本uplift。

3.v1.0：上下文强盗，完整的事件日历，发布预算，RG整合，诚实报告。

4.接下来：个人的"本周时间表"，交叉任务，地理活动，MLOps漂移自动化。

15）发行前的Checlist

对RTP/赔率没有影响；奖项价值的上限是相同的。
包括频率限制和"安静模式"。
RG卫队活跃；有一个快速的opt-out。
经济预算得到确认；反垃圾邮件工作。
A/B计划和KPI成功阈值已确定。
"如何工作"屏幕和日志审核解决方桉已准备就绪。

预测活动和触发器是时间×内容× RG和诚实的链接下的渠道。Time Series和survival给出了"何时"，propensiti和uplift-"什么叫"，强盗-"如何在线适应"。通过严格的频率，透明度和稳定的预算，促销活动可以减少噪音，增加参与度以及可预测的季节经济。