השתתפות בטורניר סגמנט עם אל
1) מדוע קטעי שחקני טורניר
קטגורית אל עוזרת:- בכנות לזרוע ולהתאים לעשות (MMR/ליגות, סלי מוקדמות).
- משימות אישית ולוחות זמנים (חריצי זמן, אורך אירוע).
- לנהל את כלכלת הפרס (סיקור מטרות והענקת פרסים).
- הפחתת הסיכון והנטל (שומרי אר-ג 'י, אנטי-התעללות).
- להגביר את השמירה עקב מטרות רלוונטיות ומטה-התקדמות רגישה.
2) נתונים ואותות
התנהגות משחק/טורניר
טמפ ': ספין/מין, בינוני ופיזור.
טבע ההשתתפות: תדירות האירועים, אורך המבחנים, נתח של סיום.
מגוון תוכן: ספקים/ז 'אנרים, חידוש.
מיומנות ותחרות
היסטוריית מיקום (X עליון, טבלאות סופיות), תוצאה של יציבות.
MMR/Elo, קיי פקטור, תגובת קידום ליגה.
כלכלה
ערכי פרוקסי: סיבוב/תדירות של מרבצים (צבירה), רגישות לתגמול (המרה להשתתפות בהכרזה).
רמזים חברתיים
צ 'אט/קליפ/פעילות קהילתית, דיווח והעברת הודעות.
הקשר ו ־ RG
זמן של יום, התקן, הפעלות רצופות, הגבלות ודגלי RG (להפחתת עומס).
3) פיצ 'רינג (דוגמאות)
יציבות התוצאה: מקדם השונות של המיקום, P75 = P25 Delta.
מיומנות: MMR רווח/הפסד לאחר מעבר בין-מחלקתי.
השתתפות בזמן: כניסות לפי שעה/יום בשבוע, ניתוח אוטומטי.
מגוון תוכן: ספק/ז 'אנר אנטרופיה.
רגישות כלכלית: השתתפות מרוממת בפרומו/מגבירה.
עומס RG: משך ממוצע ומהירות של מפגשים, אזהרות פס.
4) ערימת דגמי סגמנטציה
1. התקבצות (ללא השגחה): K-Means/HDBSCAN עבור קטעים התנהגותיים.
2. שיבוץ:- User2Vec על ידי רצפי ספקים/אירועים (Skip-gram), Game2Vec לקירוב תוכן = קיבוצים טובים יותר של ”אינטרסים”.
- 3. קטגורית גרף: גילוי קהילתי - שימושי לתפיסת קולוסיונים/משחקי צד.
- 4. בפיקוח: הסתברות של השתתפות/סיום/החזרה לאחר הפסדים.
- 5. טיפולוגיה מעורבת: מקטעים סופיים = שילוב של מיומנות × מיומנות × כלכלת סיכון.
5) דוגמה לטיפולוגיה (שלד)
S1 ”Sprinter-praier”: ריצות קצרות אינטנסיביות, פסגות גבוהות, יציבות נמוכה.
S2 ”Stayer-Tournament”: מוקדמות ארוכות, יציבים 25%, מהירות ממוצעת.
S3 ”תוכן אספנים”: אנטרופיה גבוהה של ספקים, אוהב משימות של ”מגוון”.
S4 "Master Finems': MMR גבוה, מאגר צר של ספקים,% גבוה של שולחנות סופיים.
S5 ”צייד עונתי”: פעיל בגלים בתקופות דחיפה/אירוע.
S6 ”אות סיכון RG”: סימנים של עייפות/מפגשי שביתה ארוכים - דורש תרחישים עדינים.
6) קישור עם ליגות וזריעה
מקטעים אינם מחליפים MMR, אלא מעשירים אותו: המקטע משפיע על אורך המשימות, סוג המשימות, לוח הזמנים, אך לא על הסיכויים/הכללים המתמטיים.
מיקום מתאים + מהיר למעלה/למטה עם התאמה מפורשת בין הקטע לליגה הנוכחית.
הגינות: מעמד האח "מים אינו משפיע על MMR ואינו נותן יתרון במשחק.
7) שימוש במקטעים בפועל
תבניות טורניר: ספרינט/מרתון/מעורב תחת S1/S2.
משימות מיקרו: מגוון ספקים עבור S3, בקרת קצב עבור S1.
לוח זמנים: המלצות אישיות לפעילות מוכרת.
פרסים: התמקדות בקוסמטיקה/סטים; נדיבות - המשותף לכולם, ללא תשלום כדי לנצח.
תקשורת: טקסט/טונאליות, טיפים אסטרטגיים (אתיקה-נייטרלית).
שומרי ר "ג: עבור עצירות רכות S6, מגבלות של אורכי משימה, מורכבות מופחתת.
8) נגד ניצול לרעה וציות
קושרים/דרדסים: אותות גרף וביומטריה התנהגותית; קיי-סי-סי אקראי בליגות מאסטר.
קצב מגביל: מכסה על ניסיונות/כניסה מחדש; התקררות במהלך מחזורים חוזרים.
הגינות: התקרה על הערך של פרסים זהה; הסגמנט משנה נתיב/UX, לא לנצח EV.
שקיפות: ”איך מקטע עובד” מסך: עקרונות כלליים, אין גילוי של משקולות פנימיות.
9) מדדי הצלחה
התרוממות D7/D30 בחלק נגד בקרה.
משימות ומבחנים לשיעור השתתפות/השלמה.
הפצת SP (ג 'יני) - ערב של התקדמות עונתית.
P95 זמן לתגמול - שליטה בשינויים.
שיעור תלונות/התעללות, דגלי דרדס/קנוניה.
מטריות RG: פרופורציה של הפסקה רכה, ירידה בפגישות ארוכות במיוחד.
פרס ROI/פליטה ל ־ GGR - קיימות של כלכלת הקידום.
10) תבניות A/B
1. סגמנט של K-Means נגד HDBSCAN (חסינות רעש, יציבות אשכול).
2. עם הוספת ההטבעות ללא ההמלצות (איכות הפורמט).
3. מיקרו-בעיות: 1 נגד 2 במקביל.
4. חריצי זמן: אישי נגד קבוע.
5. סף RG-Guards: רך נגד נוקשה.
6. אורך המבחנים: קצר נגד ארוך עבור S1/S2.
11) תבניות JSON
כרטיס קטע שחקן (אגרגטים + תגיות):ג 'סון
{
"user_id":" u_87421, "" קטעים ": [" S1 _ sprinter "," S3_collector"] "," mr ": 1420," תכונות ":
”pace_spm_med": 52 ”, pace_spm_cv": 0. 31, "finish_top10_rate": 0. 18, "provider_entropy": 1. 92, "evening_participation_rate": 0. 64
: "long _ sensions': נכון," : נכון "," "
}
החלטה על הפורמט של הטורניר/משימות:
ג 'סון
{
: ” ” ”המלצה”
: ” ” : ”ערב”
"type": "pace _ control'," max _ spm ": 48," wardation _ min ": 20 ',' type ':" despect _ generation "," spects ": 3
], "reentry_cap": 1
”הגינות”: (”vip _ natral”: נכון, ”reward_cap_equivalent": true”, ”rg”: ”opped _ break _ min”: 10
}
12) צינור וייצור
ארכיטקטורה:- אירועים * Kafka/Redpanda * butch/stream feature (1h/24h/7d חלונות).
- חנות תכונה (מקוונת/לא מקוונת) עם משלוח SLA.
- אימוני התקבצות/שיבוץ פעם ב-1-7 ימים; הקצאה מקוונת של מקטעים בכניסה
- תזמור פתרון: Sgmentation API service # Matchmaking/Tasks/Comms.
python ctx = build_context (user_id)
x = feature_store. להביא (user_id)
z = user2vec. מוטבע (x. רצף)
אשכול = hdbscan. לחזות (z)
קטע = postprocess (אשכול, mr = ctx. mr, rg = ctx. rg_flags)
emit_segment (user_id, קטע)
13) UX ותקשורת
לובי עם ”בשבילך”: פורמט, משך, חריצי זמן - בבלוק אחד.
טון לא מניפולטיבי: ”אנחנו ממליצים על העפלה קצרה בערב - ככה אתה בדרך כלל משחק”.
אפשרויות בקרה: שינוי תבנית/חריץ, בטל המלצות אישיות.
VFX שקט: סמני התקדמות משימה מסודרים, אין דואר זבל.
14) רשימת שלמות ו ־ RG
[ ] סגמנט לא משפיע על RTP/סיכויים בגפרורים.
[ ] התקרה על ערך הפרסים זהה לכולם.
[ ] עקרונות פעולה שקופים.
[ ] נוגדי התעללות (התנגשויות, דרדסים, מגבלות קצב) כלולים.
[ ] שומרי אר-ג 'י פעילים:
[ ] רישומי החלטות וקודי היגיון.
15) תוכנית יישום
1. MVP (3-5 שבועות): K-Means + Basic Feature; תבנית/חריץ המלצות מסך שקיפות.
2. v0. 9: User2Vec/Game2Vec קיבוצים; HDBSCAN; אותות גרף נגד התעללות.
3. V1. 0: עדכוני מקוונים, חבילה עם שודדים למשימות; דו "חות" יושרה "וניתוח אר-ג 'י.
4. בהמשך: הגדרת RL של שרשראות משימה לפי קטע; קרוס-פרומו, דפוסים עונתיים.
מקטע בינה מלאכותית הוא שכבה של משמעויות על פני MMR: הוא אינו משנה את הסיכויים, אלא בוחר את הפורמט, משך הזמן, משימות ותקשורת לסגנון השחקן. השילוב של קיבוצים, קיבוצים וניעות נותן טיפולוגיה יציבה; מתנגדי התעללות ושומרי אר-ג 'י שומרים על כנות המערכת; מדדים (Gini, P95, ROI) מאשרים שהמערכת האקולוגית של הטורניר הפכה להוגנת ויעילה יותר.