Torrent Gear

Մրցույթների մասնակիցների հատվածները AI օգնությամբ

1) Ինչո՞ ւ սեգմենացնել խաղացողներին

AI-սեգմենացիան օգնում է

Անկեղծ ցանելու և խաղալու (MMR/լիգայի, ընտրական զամբյուղները)։

Հերոսացնել առաջադրանքները և նկարները (ժամանակի արցունքները, իվենտային երկարությունը)։
Կառավարել մրցանակների տնտեսությունը (ռուսական և մրցանակների արտանետումը)։
Նվազեցնել ռիսկը և բեռը (RG պահապանները, anti-abuz)։
Ռետենշինը բարձրացնել ռելեվանտային նպատակների շնորհիվ և զգալ մետա-առաջընթացի բարդությունը։

2) Տվյալները և ազդանշանները

Վարքը խաղերում/մրցույթներում

Տեմպը 'սպին/րոպե, միջին և ցրումը։

Մասնակցության բնույթը 'լիվենտների հաճախությունը, ընտրական երկարությունը, ավարտի մասը։
Բովանդակության բազմազանություն 'պրովայդերներ/ժանրեր, նորություն։

Սկիլ & Մրցակցություն

Դիրքի պատմությունը (առաջին X տոկոսը, վերջնական սեղանները), վերջնական արդյունքը։

MMR/Elo, K-factor, արձագանք լիգայի բարձրացմանը։

Տնտեսագիտություն

Արժեքները ՝ դեպոզիտների շրջանառությունը/հաճախությունը (համախմբված), մրցանակների զգայունությունը (հակադարձումը հայտարարությանը մասնակցելիս)։

Սոցիալական ազդանշաններ

Ակտիվությունը զրույցներում/կլիպերում/համայնքներում, լրագրողները և պոչերը։

Համատեքստը և RG

Օրվա ժամանակը, սարքը, նստաշրջանները, սահմանները և դրոշները RG (բեռը նվազեցնելու համար)։

💡 Բոլոր ազդանշանները համախմբված տեսքով են, առանց PII-ի 'կարգավորող նվազագույնի։

3) Ֆիչերինգը (օրինակներ)

Վերջնական արդյունքը 'դիրքի տատանման գործակիցը, P75 P25 դելտա։

Սկիլ գրադիենտ 'MMR-ի աճը/անկումը աղբավայրերի միջև անցնելուց հետո։

Մասնակցություն ժամանակի մեջ 'ժամացույցի/շաբաթվա օրերի հիթեր, ավտոկրատիա։
Բովանդակության բազմազանություն 'պրովայդերների/ժանրերի էնտրոպիա։
Տնտեսական զգայունություն 'uplift մասնակցություն արդյունաբերական/բուստերի վրա։
RG-2019 'նստաշրջանի միջին տևողությունը և արագությունը, նախազգուշացման streak։

4) Սեգմենտացիայի մոդելային հոսքը

1. Կլաստերիզացիա (unsupervised): K-Means/HDBSCAN վարքագծային հատվածների համար։

2. Էմբեդինգի

User2Vec-ը պրովայդերների/ivents (Skip-gram), Game2Vec-ը բովանդակության հարևանության համար ավելի լավ «հետաքրքրությունների» խմբավորում է։

3. Գրաֆիկական սեգմենտացիան 'միասին մասնակցող համայնքները (Community Detae) օգտակար է կոլյուզիայի/պաթիի խաղերի բռնելու համար։

4. Propensiti մոդելները (supervised) 'պարտվելուց հետո/ավարտի/արձագանքման հավանականությունը։

5. Խառը տիոլոգիա 'վերջնական սեգմենտներ = Ռուսաստանի տնտեսագիտության ռիսկի վարքագծի համադրություն։

5) Տիոպոլոգիայի (կմախքի) Օրինակ

S1 «Sprinter-որակավորիչ» 'կարճ ինտենսիվ մոտեցումներ, բարձր պիկի, ցածր պաշտպանություն։

S2 «Starer-Express» 'երկար ընտրական, կայուն լավագույն 25 տոկոսը, միջին արագությունը։

S3 «Կոլեկցիոներ բովանդակությունը» 'պրովայդերների բարձր էնտրոպիա, սիրում է «բազմազանության» առաքելությունները։

S4 «Master-Finals» 'բարձր MMR, պրովայդերների նեղ փամփուշտը, վերջնական սեղանների բարձր տոկոսը։

S5 «Սեզոնային որսորդ» 'ակտիվ ալիքներ բուստերի/իվենտների ժամանակահատվածում։

S6 «Ռիսկի ազդանշան RG» 'հոգնածության/երկար հոսքի նստաշրջանների նշանները, պահանջում են ցնցող լուծումներ։

6) Կապում աղվեսի և սերմնահեղուկի հետ

Սեգմենտները չեն փոխում MMR-ը, այլ հարստացնում են այն, սեգմենտը ազդում է ընտրական երկարության, առաջադրանքների տեսակի, պարամետրերի վրա, բայց ոչ մաթեմատիկական շանսերի/կանոնների վրա։

Placom-խաղերը + արագ ap/down, երբ հստակ միս խաղը սեգմենտների և ներկա լիգայի միջև։

Արդարություն. VIP կարգավիճակը չի ազդում MMR-ի վրա և չի տալիս առավելություններ խաղի մեջ։

7) Գործնականում հատվածների օգտագործումը

Ռուսական կիսագունդներ ՝ սպրինտ/մարաթոն/խառնուրդ S1/S2 տակ։

Միկրո առաջադրանքները 'S3-ի համար պրովայդերների բազմազանությունը, S1 տեմպի վերահսկումը։

Տե՛ ս ՝ փղերի անձնական առաջարկությունները սովորական գործունեության մասին։

Մրցանակներ 'կենտրոնանալ կոսմետիկայի/ցանցերի վրա։ հազվագյուտ է բոլորի համար, առանց ռուսական-to-win։
Հաղորդակցություն 'տեքստ/տոնայնություն, ռազմավարության հուշումներ (էթիկա-չեզոք)։
RG պահապանները 'S6-ի համար փափուկ դադարներ, երկարության սահմանափակում, նվազեցված բարդություն։

8) Anti-abuze-ը և complaens-ը

Կոլյուզիա/smurfing 'գրաֆիկ ազդանշաններ և վարքագծային կենսաչափություն։ պատահական KYC-ն վարպետության լիգաներում։

Rate limiting: cap փորձերի/re-entri; սառեցումը կրկնվող ցիկլերում։

Արդարություն 'մրցանակների արժեքի առաստաղը նույնն է. հատվածը փոխում է ճանապարհը/UX, ոչ թե EV հաղթանակը։

Թափանցելիությունը '«Ինչպես է աշխատում հատվածը» էկրանը' ընդհանուր սկզբունքները, առանց ներքին քաշների բացահայտման։

9) Հաջողության մետրերը

Uplift D7/D30 հատվածների վրա vs վերահսկումը։

Participation Rate/Completion Rate-ը և ընտրական։

SP-բաշխումը (Gini) սեզոնային առաջընթացի հավասարությունն է։
P95 ժամանակը մինչև մրցանակը ցրման վերահսկումն է։

Complaint/Abuse rate, Smurf/Collusion flags.

RG-մետրիկները 'փափուկ սարդերի մասնաբաժինը, գերդլինի նստաշրջանների նվազումը։

Prize ROI/Emission to GGR-ը արդյունաբերական տնտեսության կայունությունն է։

10) A/B-patterns

1. K-Means vs HDBSCAN (աղմուկի կայունություն, կլաստերներ)։

2. Սաղմի ավելացումով vs-ը առանց դրանց (ռուսական ֆորմատների որակը)։

3. Միկրո առաջադրանքներ 'մեկ vs երկու զուգահեռ։

4. Ժամանակի արցունքները 'անձնական vs ֆիքսված։

5. RG-գվարդների շեմն է 'փափուկ vs խիստ։

6. Ընտրական երկարությունը 'կարճ vs երկար S1/S2 համար։

11) JSON ձևանմուշները

Ռուսական խաղացողի քարտը (միավորներ + թեգեր)

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"
}

2019/առաջադրանքների ձևաչափի լուծումը

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) Petropline-ը և վաճառվել է

Ճարտարապետություն

Kafka/Redpanda-ի մրցույթի իրադարձությունները ցույց են տալիս, որ fichering batch/strim (1h/wwww.h/7d պատուհաններ)։

Feature Store (առցանց/օֆլինը) SLA առաքումից։

Կլաստերիզացիայի/սաղմեդինգի ուսուցումը 1-7 օրվա ընթացքում է։ առցանց նշանակումը մուտքի մոտ։
Որոշումների նվագարկումը 'Segmentation API ծառայությունը Matchmaking/Tasks/Comics։

Նշանակման կեղծ դոկոդը

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 և հաղորդակցություն

Լոբբին «քո տակ» 'ձևաչափ, տևողություն, ժամանակի արցունքներ' մեկ տարբերակով։

Թոնը առանց մանիպուլյացիայի. <<Մոսկվան կարճ որակավորում է երեկոյան, այնպես որ դուք սովորաբար խաղում եք>>։
Կառավարման տարբերակները 'փոխել ձևաչափը/փղը, անջատել անձնական առաջարկությունները։
Հանգիստ VFX-ը 'առաջընթացի կոկիկ մարկերները, առանց սպամի։

14) Ազնվության չեկլիստ և RG

Սեգմենացիան չի ազդում RTP/շանսերի վրա խաղերում։
Մրցանակների արժեքները նույնն են բոլորի համար։
Աշխատանքի սկզբունքների թափանցիկ էջ։
Anti-abuz (կոլյուզիա, smurfing, rate limits) ներառված են։
RG պահապանները ակտիվ են 'դադար, տևողության սահմաններ, բարդությունների նվազում։
Որոշումների լոգները և բացատրության աուդիտը (reason codes)։

15) Իրականացման պլանը

1. MVP (3-5 շաբաթ) 'K-Means + հիմնական ֆիչերինգը; ձևաչափի/արցունքների առաջարկություններ; էկրանը։

2. v0. 9: Emedings User2Vec/Game2Vec; HDBSCAN; anti-abuz գրաֆիկ ազդանշաններ։

3. v1. 0: սեգմենտների առցանց նորարարությունը, գանգստերների հետ կապը խնդիրների համար։ «ազնվության» և RG վերլուծության զեկույցները։

4. Հաջորդը 'RL առաջադրանքների շղթաների տեղադրումը հատվածների վրա։ քրոս-պրոմո, սեզոնային ձևանմուշներ։

AI-սեգմենացիան MMR-ի վրա իմաստների շերտն է, այն չի փոխում հնարավորությունները, այլ ընտրում է ձևաչափը, տևողությունը, առաջադրանքները և հաղորդակցությունը խաղացողի ոճին։ Կլաստերիզացիայի, էմբեդինգի և պրոպենսիտիի համադրությունը տալիս է կայուն տիոլոգիա։ anti-abuz և RG պահապանները պահում են ազնիվ համակարգը։ մետրիկները (Gini, P95, ROI առաքելություն) ապացուցում են, որ էքսպրեսորային էկոհամակարգը դարձել է ավելի արդար և ավելի արդյունավետ։