دنده تورنت

تقسیم بندی شرکت کنندگان مسابقات با AI

1) چرا بازیکنان مسابقات بخش

تقسیم بندی کمک می کند تا:

صادقانه بذر و بازی را (MMR/لیگ، سبد مقدماتی).
شخصی وظایف و برنامه (اسلات زمان، طول رویداد).
مدیریت اقتصاد جایزه (پوشش هدف و صدور جایزه).
کاهش خطر و بار (نگهبانان RG، ضد سوء استفاده).
افزایش حفظ با توجه به اهداف مربوطه و حساس متا پیشرفت.

2) داده ها و سیگنال ها

بازی/رفتار مسابقات

دما: چرخش/دقیقه، متوسط و پراکندگی.

ماهیت مشارکت: فرکانس رویدادها، طول مقدماتی، سهم پایان.

انواع محتوا: ارائه دهندگان/ژانرها، تازگی.

مهارت و رقابت

تاریخچه موقعیت (X٪ بالا، جداول نهایی)، ثبات نتیجه.

MMR/Elo، K-factor، پاسخ ارتقاء لیگ.

اقتصاد

ارزش پروکسی: گردش مالی/فرکانس سپرده (جمع)، حساسیت به پاداش (تبدیل به مشارکت در اعلام).

نشانه های اجتماعی

چت/کلیپ/فعالیت جامعه، گزارش و پست های شلوغ.

زمینه و RG

زمان روز، دستگاه، جلسات متوالی، محدودیت ها و پرچم های RG (برای کاهش بار).

💡 تمام سیگنال ها - جمع شده، هیچ PII بالاتر از حداقل تنظیم.

3) تخیل (مثال)

پایداری نتیجه: ضریب تغییر موقعیت، دلتای P75 → P25.

شیب مهارت: افزایش/از دست دادن MMR پس از انتقال بین بخشی.

مشارکت زمان: بازدید توسط ساعت/روز هفته، خود همبستگی.

تنوع محتوا: آنتروپی ارائه دهنده/ژانر.

حساسیت اقتصادی: افزایش مشارکت به تبلیغی/افزایش.

بار RG: مدت زمان متوسط و سرعت جلسات، هشدارهای خطی.

4) پشته مدل تقسیم بندی

1. خوشه بندی (بدون نظارت): K-Means/HDBSCAN برای بخش های رفتاری.

2. جاسازی ها:

User2Vec توسط توالی ارائه دهنده/رویداد (Skip-gram)، Game2Vec برای مجاورت محتوا → گروه بندی بهتر «منافع».
3. تقسیم بندی نمودار: تشخیص جامعه - برای گرفتن تبانی/بازی های حزب مفید است.
4. نظارت: احتمال مشارکت/پایان/بازگشت پس از زیان.
5. تیپولوژی مختلط: بخش نهایی = ترکیبی از رفتار مهارت × × اقتصاد ریسک ×.

5) نمونه ای از نوع شناسی (اسکلت)

S1 «سرعت مقدماتی»: اجرا می شود شدید کوتاه، قله بالا، ثبات کم است.

S2 «Stayer-tournament»: مسابقات مقدماتی طولانی، 25٪ پایدار، سرعت متوسط.

S3 «محتوای گردآورنده»: آنتروپی بالایی از ارائه دهندگان، عاشق مأموریت های «تنوع» است.

S4 «استاد نهایی»: MMR بالا، استخر باریک از ارائه دهندگان، درصد بالا از جداول نهایی.

S5 «شکارچی فصلی»: فعال در امواج در طول دوره افزایش/رویداد.

S6 «سیگنال خطر RG»: علائم خستگی/جلسات اعتصاب طولانی - نیاز به سناریوهای ملایم دارد.

6) پیوند با لیگ ها و بذر

بخش ها جایگزین MMR نمی شوند، بلکه آن را غنی می کنند: این بخش بر طول واجد شرایط، نوع وظایف، برنامه، اما نه شانس/قوانین ریاضی تاثیر می گذارد.

قرار دادن مسابقات + سریع بالا/پایین با صریح صریح بین بخش و لیگ فعلی.

عدالت: وضعیت VIP بر MMR تاثیر نمی گذارد و در بازی برتری ندارد.

7) استفاده از بخش ها در عمل

فرمت های مسابقات: با حداکثر سرعت دویدن/ماراتن/مخلوط تحت S1/S2.

وظایف میکرو: انواع ارائه دهندگان برای S3، کنترل سرعت برای S1.

برنامه: توصیه های اسلات شخصی برای فعالیت آشنا.

جوایز: تمرکز بر لوازم آرایشی/مجموعه ؛ نادر - مشترک برای همه، بدون پرداخت به برنده.

ارتباطات: متن/تونالیته، راهنمایی استراتژی (اخلاق خنثی).

نگهبانان RG: برای S6 - مکث نرم، محدودیت طول ماموریت، کاهش پیچیدگی.

8) ضد سوء استفاده و انطباق

تبانی/اسمورفینگ: سیگنال های گراف و بیومتریک رفتاری ؛ KYC های تصادفی در لیگ های اصلی.

محدود کردن نرخ: کلاه در تلاش/ورود مجدد ؛ خنک شدن در چرخه های تکراری

انصاف: سقف ارزش جوایز یکسان است ؛ تقسیم بندی مسیر/UX را تغییر می دهد، نه برنده EV.

شفافیت: صفحه «چگونه تقسیم بندی کار می کند»: اصول کلی، بدون افشای وزن داخلی.

9) معیارهای موفقیت

افزایش D7/D30 توسط بخش در مقابل کنترل.

نرخ مشارکت/نرخ تکمیل ماموریت ها و واجد شرایط.

توزیع SP (جینی) - یکنواختی پیشرفت فصلی.

زمان P95 برای پاداش - کنترل واریانس.

میزان شکایت/سوء استفاده، پرچم Smurf/Collusion.

معیارهای RG: نسبت مکث نرم، کاهش در جلسات فوق العاده طولانی.

جایزه ROI/انتشار به GGR - پایداری اقتصاد تبلیغاتی.

10) الگوهای A/B

1. تقسیم بندی K-Means در مقابل HDBSCAN (ایمنی سر و صدا، ثبات خوشه ای).

2. با علاوه بر این از تعبیه در مقابل بدون آنها (کیفیت توصیه های فرمت).

3. میکرو مشکلات: یک در مقابل دو موازی.

4. شکاف های زمانی: شخصی در مقابل ثابت.

5. آستانه RG-سپاه پاسداران: نرم در مقابل سخت.

6. طول مقدماتی: کوتاه در مقابل بلند برای S1/S2.

11) قالب های JSON

کارت بخش پخش (مجموع + برچسب ها):

جی سون
{
«user_id": «u_87421,» بخش ها «: [» S1 _ sprinter «،» S3_collector"] «، «mmr»: 1420 «، ویژگی های»: {
«pace_spm_med": 52 «، pace_spm_cv": 0 31 "، finish_top10_rate": 0. 18 "، provider_entropy": 1. 92 "، evening_participation_rate": 0. 64
} «, : {» long _ sessions «: درست,» : درست} «, :»
}

تصمیم گیری در مورد فرمت مسابقات/وظایف:

جی سون
{
"decision_id":" d_s3_2025_10_24_1000 "،" user_id": "u_87421," توصیه ": {
" : " " " : "شب"، "[..]
{«type «: «pace _ control «, «max _ spm»: 48,» duration _ min»: 20}, {«type «: «provider _ diversity»,» providers»: 3}
"reentry_cap": 1
}, "انصاف": {"vip _ neutral": درست, "reward_cap_equivalent": درست}, "rg": {"enforced _ break _ min": 10}
}

12) خط لوله و تولید

معماری:

رویدادها → Kafka/Redpanda → ویژگی بوچ/جریان (پنجره های 1h/24h/7d).
ویژگی فروشگاه (آنلاین/آفلاین) با تحویل SLA.
آموزش خوشه بندی/جاسازی یک بار در هر 1-7 روز ؛ تخصیص آنلاین بخش ها در هنگام ورود
هماهنگ سازی راه حل: تقسیم بندی API service → Matchmaking/Tasks/Comms.

کد انتساب شبه:

پایتون ctx = build_context (user_id)
X = feature_store واکشی (user_id)
z = کاربر 2vec. قراردادن (x. دنباله)
کلاستر = hdbscan. پیش بینی (z)
قطعه = پس پردازش (خوشه، mmr = ctx. mmr, rg = ctx. rg_flags)
emit_segment (user_id، بخش)

13) UX و ارتباطات

لابی با «برای شما»: فرمت، مدت زمان، اسلات زمان - در یک بلوک.

تن غیر دستکاری: «ما توصیه می کنیم یک مقدماتی کوتاه در شب - این است که چگونه شما معمولا بازی».

گزینه های کنترل: تغییر فرمت/اسلات، غیر فعال کردن توصیه های شخصی.

VFX آرام: نشانگرهای پیشرفت کار شسته و رفته، بدون هرزنامه.

14) چک لیست یکپارچگی و RG

تقسیم بندی بر RTP/شانس در مسابقات تاثیر نمی گذارد.
سقف ارزش جوایز برای همه یکسان است.
صفحه اصول عملیاتی شفاف.
ضد سوء استفاده (برخورد، smurfing، محدودیت نرخ) گنجانده شده است.
نگهبانان RG فعال هستند: مکث، محدودیت مدت زمان، کاهش پیچیدگی.
گزارش های تصمیم گیری و کدهای دلیل.

15) طرح اجرایی

1. MVP (3-5 هفته): K-Means + ویژگی های اساسی ؛ صفحه شفافیت توصیه های فرمت/اسلات.

2. v0. 9: تعبیه User2Vec/Game2Vec ؛ HDBSCAN ؛ سیگنال های نمودار ضد سوء استفاده.

3. V1 0: به روز رسانی بخش آنلاین، بسته بندی با راهزنان برای وظایف ؛ گزارش های «یکپارچگی» و تجزیه و تحلیل RG.

4. بعدی: پیکربندی RL از زنجیره کار توسط بخش ؛ بين تبليغاتي، الگوهاي فصلي.

تقسیم بندی AI یک لایه از معانی بیش از MMR است: شانس را تغییر نمی دهد، بلکه فرمت، مدت زمان، وظایف و ارتباطات را برای سبک بازیکن انتخاب می کند. ترکیبی از خوشه بندی، تعبیه و تمایلات می دهد یک نوع شناسی پایدار ؛ ضد سوء استفاده و نگهبانان RG سیستم را صادقانه نگه می دارند ؛ معیارها (انتشارات جینی، P95، ROI) تأیید می کنند که اکوسیستم مسابقات عادلانه تر و کارآمدتر شده است.