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使用AI对比赛参与者进行细分

1）为什么要分割比赛球员

AI分段有助于：

诚实地播种和比赛制作（MMR/联赛，资格篮子）。
个性化任务和时间表（时间插槽、活动长度）。
管理奖项经济学（目标范围和奖项发行）。
降低风险和负担（RG监护人，反擦伤）。
通过相关目标和感知元进展的复杂性来增强重建。

2）数据和信号

游戏/锦标赛中的行为

节奏：旋转/分钟，中位数和方差。

参与的性质：活动频率，排位赛长度，完成率。

内容多样性：提供商/流派，新颖性。

Skill&竞争性

位置历史（前X％，最后桌子），结果稳定性。

MMR/Elo，K因子，对联赛晋升的反应。

经济学

价值代理：存款的周转/频率（汇总），奖励敏感性（在公告时转换为参与）。

社会信号

聊天/剪辑/社区活动，报告和收听帖子。

上下文和RG

每天的时间，设备，连续会话，限制和RG标志（用于降低负载）。

💡 所有信号都是聚合形式的，没有PII超出调节最小值。

3）Fichering（示例）

结果稳定性：位置变异系数，P75→P25增量。

Skill梯度：MMR在各部门之间过渡后的收益/下降。

时间参与：每周小时/日命中，自动相关。

内容多样性：提供商/流派的熵。

经济敏感性：uplift参与促销/助推器。

RG负载：会话的平均持续时间和速度，警告。

4）细分模型堆栈

1.聚类（未解决）：行为段的K-Means/HDBSCAN。

2.Embeddings：

User2Vec提供商/提供商序列（Skip-gram），Game2Vec内容接近→更好地分组"兴趣"。
3.图形分割：协作社区（Community Detection）-用于捕捉接线/pati游戏。
4.Propensiti模型（supervised）：输球后参与/完成/回滚的可能性。
5.溷合类型：最后的部分=× skill行为×经济×风险的组合。

5）类型学示例（骨架）

S1"短跑预选赛"：短暂的激烈比赛，高峰，低稳定性。

S2 "Staer锦标赛选手"：长排位赛，稳定前25％，平均速度。

S3"内容收集器"：提供商的高熵性，喜欢"多样性"任务。

S4"大师决赛"：高MMR，狭窄的供应商池，高比例的决赛桌。

S5"季节性猎人"：在增强期/增益期被海浪激活。

S6 "RG风险信号"：疲劳/漫长的擦拭会话的迹象-需要保留场景。

6）与联赛和播种的捆绑在一起

片段不会取代MMR，而是丰富它：片段会影响预选赛的长度，问题类型，时间表，但不影响数学赔率/规则。

在细分市场与当前联赛之间的明显混战中，Placement比赛+快速up/down。

公平性：VIP状态不会影响MMR，也没有给比赛带来好处。

7）在实践中使用细分

锦标赛格式：冲刺/马拉松/S1/S2下混合。

微型任务：S3的提供商多样性，S1的节奏控制。

日程安排：个人对熟悉活动的建议。

奖项：重点是化妆品/套装；稀有-常见于所有人，无需付费。

通讯：文本/音调，策略提示（道德中立）。

RG监护人：对于S6-软暂停，任务长度限制，降低难度。

8）反滥用和合规性

闭合/蓝精灵：图形提示和行为生物识别法；大师联赛中的偶然KYC。

费率限制：尝试/重新尝试；在重复循环下冷却。

正义：奖项价值的上限相同；分割改变了获胜的路径/UX而不是EV。

透明度："细分如何工作"屏幕：一般原则，不透露内部权重。

9）成功指标

Uplift D7/D30细分市场vs控制。

参与率/完成率任务和资格赛。

SP分布（Gini）-季节性进展的均匀性。

P95获奖时间-控制色散。

Complaint/Abuse rate, Smurf/Collusion flags.

RG指标：软停顿的比例，超长会话的减少。

ROI 奖/GGR奖是促销经济的可持续性。

10） A/B模式

1.K-Means vs HDBSCAN分段（噪声稳定性，簇稳定性）。

2.添加了embeddings vs没有它们（格式建议的质量）。

3.微型任务：一对两平行。

4.时间插槽：个人vs固定。

5.RG警卫队门槛：温和vs严格。

6.排位赛长度：短对S1/S2长。

11） JSON模板

玩家细分卡（聚合+标签）：

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"
}

关于锦标赛/任务格式的决定：

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）管道和生产

体系结构：

事件→ Kafka/Redpanda → butchem/stream（1h/24h/7d窗口）。
带有SLA交付功能商店（在线/离线）。
每1-7天进行一次聚类/积聚培训；在登录时在线分配段。
解决方桉编排：Segmentation API → Matchmaking/Tasks/Comms服务。

分配的伪代码：

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和通信

带有"低于你"的大厅：格式，持续时间，时间插槽-在一个街区。

没有操纵的语气： "我们建议晚上有一个简短的预选赛-这就是你通常玩的方式。"

控制选项：更改格式/插槽,禁用个人建议。

安静的VFX：在任务上整洁的进步标志，没有垃圾邮件。

14）诚实和RG支票

分割不会影响比赛中的RTP/赔率。
奖项价值的上限对所有人都是相同的。
透明的工作原则页面。
包括Anti-Abuse（紧缩，蓝精灵，rate限制）。
RG监护人很活跃：暂停，持续时间限制，复杂性降低。
决策日志和可解释性审计（reason codes）。

15）实施计划

1.MVP（3-5周）：K-Means+基本拳击；格式/插槽建议；透明度屏幕。

2.v0.9：embeddings User2Vec/Game2Vec；HDBSCAN;反图信号。

3.v1.0：在线分段更新，与土匪一起执行任务；"诚实"报告和RG分析。

4.接下来：跨段配置RL任务链；交叉促销,季节性模式。

AI分割是MMR之上的意义层：它不会改变赔率，而是根据玩家的风格选择格式，持续时间，任务和通信。聚类，栓塞和螺旋体的结合提供了可持续的类型。防盗和RG监护人保持系统诚实；指标（Gini，P95，ROI发射）确认锦标赛生态系统已经变得既公平又有效。