トレントギア

トーナメント参加者AIによるセグメンテーション

1）なぜセグメントトーナメントプレーヤー

AIセグメンテーションが役立ちます：

正直に播種し、マッチメイク（MMR/リーグ、予選バスケット）。
タスクとスケジュール（タイムスロット、イベントの長さ）をパーソナライズします。
賞の経済を管理します（対象範囲と賞の発行）。
リスクと負担を軽減（RGガード、乱用防止）。
関連する目標と機密性の高いメタ進行による保持率の向上。

2）データと信号

ゲーム/トーナメントビヘイビアー

臨時雇用者：スピン/分、媒体および分散。

参加の性質：イベントの頻度、予選の長さ、終了のシェア。

コンテンツの多様性：プロバイダ/ジャンル、ノベルティ。

スキル&コンペティション

位置履歴（トップX％、最終テーブル）、結果の安定性。

MMR/エロ、 Kファクター、リーグ昇格反応。

エコノミー

プロキシ値：預金の売上高/頻度（集計）、報酬への感度（発表時の参加への変換）。

ソーシャルキュー

チャット/クリップ/コミュニティ活動、レポートとハッスル投稿。

コンテキストとRG

時間、デバイス、連続セッション、制限、RGフラグ（負荷を軽減するため）。

💡 すべての信号-集約され、規制最小値を超えるPIIはありません。

3）架空（例）

結果の安定性：位置の変動係数、P75→P25デルタ。

スキルグラデーション：部門間移行後のMMR利得/損失。

時間参加：1時間/曜日ごとにヒット、自己相関。

コンテンツの多様性：プロバイダ/ジャンルエントロピー。

経済的感受性：プロモーション/ブーストへの参加の増加。

RG負荷：セッションの平均持続時間と速度、ストリーク警告。

4）セグメンテーションモデルスタック

1.クラスタリング（監視対象外）：行動セグメントのK-Means/HDBSCAN。

2.埋め込み：

プロバイダ/イベントシーケンス（Skip-gram）によるUser2Vec、コンテンツの近接性のGame2Vec→「関心」のより良いグループ化。
3.グラフセグメンテーション：コミュニティ検出-コラージオン/パーティーゲームをキャッチするのに便利です。
4.監督：損失後の参加/仕上げ/ロールバックの確率。
5.混合型：最終セグメント=×のスキル行動× ×リスクエコノミクスの組み合わせ。

5）タイポロジーの例（スケルトン）

S1 「Sprinter-qualifier」：短い強烈な走り、高いピーク、低い安定性。

S2 「Stayer-tournament」：長い予選、安定したトップ25％、平均速度。

S3「コレクターコンテンツ」：プロバイダーの高いエントロピー、「多様性」のミッションが大好きです。

S4「マスターファイナル」：高いMMR、プロバイダの狭いプール、最終テーブルの高い％。

S5「季節のハンター」：ブースト/イベント期間中に波でアクティブ。

S6 「RGリスクシグナル」：疲労/ストライクセッションの兆候-穏やかなシナリオが必要です。

6）リーグとのリンクと種付け

セグメントはMMRを置き換えるのではなく、それを豊かにします。セグメントは修飾子の長さ、タスクの種類、スケジュールに影響を与えますが、数学的オッズ/ルールには影響しません。

配置は、セグメントと現在のリーグ間の明示的なミスマッチで+クイックアップ/ダウンにマッチします。

公平性：VIPステータスはMMRに影響を与えず、試合で優位性を与えません。

7）実際にセグメントを使用する

トーナメント形式：スプリント/マラソン/S1/S2の下で混合。

マイクロタスク：S3のプロバイダの多様性、S1のテンポ制御。

スケジュール：おなじみのアクティビティのための個人用スロットの推奨事項。

賞：化粧品/セットの焦点；希少性-すべての人に共通で、ペイ・ツー・ウィンなし。

コミュニケーション：テキスト/トナリティ、戦略のヒント（倫理-ニュートラル）。

RGガード：S6用-ソフトポーズ、ミッション長の制限、複雑さの軽減。

8）乱用防止とコンプライアンス

共謀/スマーフィング：グラフ信号と行動バイオメトリクス；マスターリーグのランダムKYC。

レート制限：試行/再入国の上限；繰り返された周期の間の冷却。

公平性：賞の価値の天井は同じです。セグメンテーションはパス/UXを変更します。

透明性：「セグメンテーションの仕組み」画面：一般原則、内部重みの開示はありません。

9）成功指標

セグメント対制御によるアップリフトD7/D30。

参加レート/完了レートミッションと予選。

SP分布（ジニ）-季節の進歩の均等性。

報酬にP95時間-分散制御。

苦情/乱用率、Smurf/Collusionフラグ。

RGメトリクス：ソフトポーズの割合、長時間セッションの減少。

賞ROI/GGRへの排出-プロモーション経済の持続可能性。

10） A/Bパターン

1.K-MeansとHDBSCANのセグメンテーション（ノイズ耐性、クラスタ安定性）。

2.それらのない埋め込み対の追加で（フォーマット推奨の品質）。

3.マイクロ問題：1対2平行。

4.タイムスロット：パーソナルvs固定。

5.RG-Guardsしきい値：ソフトvs厳密。

6.修飾子の長さ：短いvs S1/S2の長さ。

11） JSONテンプレート

プレーヤーのセグメントカード（集計+タグ）：

json
{
"user_id"：" u_87421,""セグメント"：［"S1_sprinter"、"S3_collector"]"、"mmr"：1420"、機能"：{
「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」
}

トーナメント/タスクの形式の決定：

json
{
「decision_id"： 「d_s3_2025_10_24_1000,」 「user_id"： 「u_87421,」「推薦」：{
"qualifier_format"： "sprint_20min," "time_slot"："夕方""、micro_tasks"：［
{"type"： "pace_control'、" max_spm"：48"、 duration_min"：20}、{"type"："provider_diversity"、"providers"：3}
］、"reentry_cap"： 1
}、"公平性"：{"vip_neutral"： true、 "reward_cap_equivalent"： true}、 "rg"： {"enforced_break_min"： 10}
}

12）パイプラインおよび生産

アーキテクチャ：

イベント→カフカ/レッドパンダ→バッチ/ストリーム機能（1時間/24 時間/7Dウィンドウ）。
Feature Store（オンライン/オフライン）とSLA配信。
1-7日に一度クラスタリング/埋め込みトレーニング。エントリー時のセグメントのオンライン割り当て
ソリューションオーケストレーション：セグメンテーションAPIサービス→マッチメイキング/タスク/Comms。

擬似代入コード：

python ctx=build_context （user_id）
x=feature_store。フェッチ（user_id）
z=user2vec。embed （x。シーケンス）
cluster=hdbscan。predict （z）
segment=postprocess（クラスタ、mmr=ctx。mmr、 rg=ctx。rg_flags）
emit_segment （user_id、セグメント）

13） UXとコミュニケーション

「for you」のロビー：フォーマット、期間、タイムスロット-1つのブロックで。

非操作的なトーン："私たちは夕方に短い予選をお勧めします-それはあなたが通常どのようにプレーするかです。

コントロールオプション：フォーマット/スロットを変更し、個人の推奨事項を無効にします。

静かなVFX：きちんとしたタスクの進捗マーカー、スパムなし。

14）完全性のチェックリストおよびRG

セグメンテーションはマッチのRTP/オッズには影響しません。
賞の価値の天井は、すべての人にとって同じです。
透明な運用原則のページ。
乱用防止（衝突、スマーフィング、レート制限）が含まれています。
RGガードはアクティブです：一時停止、持続時間制限、複雑さの軽減。
意思決定ログと理由コード。

15）実施計画

1.MVP （3-5週）：K-Means+基本的な特徴；フォーマット/スロット推奨の透明度スクリーン。

2.v0です。9： User2Vec/Game2Vec埋め込み；HDBSCAN；反乱用グラフ信号。

3.v1。0：オンラインセグメントの更新、タスクのための盗賊とバンドル；「integrity」レポートとRG分析。

4.次：セグメント別のタスクチェーンのRL構成；クロスプロモ、季節のパターン。

AIセグメンテーションはMMR上の意味の層です。チャンスを変えるのではなく、プレーヤーのスタイルのフォーマット、期間、タスク、コミュニケーションを選択します。クラスタリング、埋め込み、およびプロペンシティの組み合わせは、安定したタイポロジーを提供します。反乱用およびRGの監視はシステムを正直保ちます；メトリクス（Gini、 P95、 ROI排出量）は、トーナメントのエコシステムがより公平で効率的になったことを確認します。