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동작 유형별 플레이어의 AI 세분화
소개: 세그먼트 동작
행동 세분화는 클릭, 베팅 및 세션의 흐름을 이해할 수있는 원형으로 바꾸는 방법입니다. 연기 휴식. "가치는 레이블이 아니라 액션 카드에 있습니다. 화면, 제안 및 제한은 정직한 게임 수학을 바꾸지 않고도 경험을 향상시키고 위험을 줄입니다.
1) 데이터: 동작을 구성하는 것
게임 이벤트: 베팅/우승, 라운드 유형, TTFP (타임 투 퍼스트 기능), 히트 레이트, 시리즈 지속 시간.
세션 및 장치: 지속 시간, 주파수, 일시 정지, 장치/네트워크 유형, 제스처/입력 속도 (동작 생체 인식).
지불: 방법, 수수료, 배상, 결론 취소, 캐스 하우트.
소셜 신호: 클랜, 토너먼트 참가, UGC 클립, 라이브 채팅.
마케팅: 소스, 제안에 대한 응답, 주파수 마모.
RG/규정 준수: 활성 제한, 타임 아웃, 자체 배제.
원칙: 단일 이벤트 버스, 정확한 타임 스탬프, PII 최소화, 개인화에 대한 명시 적 동의.
2) Fichi: "원시" 클릭을 의미합니다
리듬: 창에서의 동작 빈도 (30 s/5 m/1 h), 일시 정지 변동 계수.
베팅 동작: 베팅 크기 (정량), 최대 베팅 공유, 표현 경향.
콘텐츠 프로필: 라이브 쇼/슬롯/미니 게임, 공급자, 주제 태그 선호.
휘발성 맛: 분산이 다른 슬롯의 세션 공유, 기능의 종료 속도 (TTFP).
지불 안정성: 성공/ETA 방법, 분할 금액, retrai.
사회성: 씨족 활동, UGC, 팀 임무 참여.
RG 지표: 충동적인 오버 베팅, 야간 여분의 긴 세션, 예금을 위해 철회 취소.
기능은 온라인 피처 스토어 (실시간) 및 오프라인 쇼케이스 (학습 용) 에 있습니다.
3) 세분화 방법: 언제 어떤 도구를 사용하는지
K-means/K-medoids: 표준화 된 기능의 빠른 기본 클러스터.
Gaussian Michles/Dirichlet Process: 플레이어가 "중간" 세그먼트 인 경우 소프트 제휴.
DBSCAN/HDBSCAN: 조밀 한 그룹과 "비정상적인" 꼬리를 식별합니다.
시퀀스 모델: 세션 경로 및 컨텐츠의 markov 체인/변압기 포함.
그래프 포함: 연결이 중요한 경우 (클랜, 추천, 공통 장치).
반 감독: "앵커" 사람을위한 의사 라벨링 (예: "빠른 마이크로 세션").
진단 및 이미징을 위해 항상 차원 축소 (UMAP/PCA) 를 수행하십시오.
4) 개인 (대략적인 분류법)
1. "스프린터" - 짧은 세션, 마이크로 스테이크, 빠른 미니 게임, 높은 TTFP.
2. "스토리 라인" - 에피소드/퀘스트를 위해 돌아오고, 튜토리얼을 읽고, 단서에 대한 높은 CTR을 읽습니다.
3. "라이브 팬" -라이브 쇼/베팅을 선호하고 채팅이 활발하며 "존재" 를 좋아합니다.
4. "하이 롤 선택" -몇 개의 세션, 큰 베팅은 제한된 게임 풀을 선택합니다.
5. "소셜 플레이어" -클랜, 팀 챌린지, 높은 UGC 트레일.
6. "야간 마라톤 주자" (RG- 위험) -긴 밤 세션, 결론 취소, 충동적인 오버 베팅.
7. "Researcher" -많은 새로운 것들, 넓은 깔때기, 낮은 자습서 완성을 시도합니다.
사람은 진단 계층이며 제안에 "압력" 을 가하는 이유가 아닙니다.
5) 액션 맵: 세그먼트 → 경험 (수학에 개입하지 않음)
스프린터: 가벼운 테이프, 즉석 임무, 빠른 스마트 페이, 짧은 자습서.
줄거리: 계절 에피소드, 게임 간 진행 상황, "마지막 장에 무엇이 있었는지" 알림.
라이브 팬: 개인 스튜디오 일정, 하이라이트 클립, 기본적으로 밤에 "조용한 모드".
하이 롤: 투명한 지불 상태, 우선 지원, 한도 및 수수료에 대한 설명.
소셜 플레이어: 클랜 퀘스트, UGC 클립 에디터, "중재 지옥" 이없는 정직한 추천.
나이트 마라톤 선수 (RG): 공격적인 프로모션을 숨기고 세션을 연기 할 수 있도록 "한 번의 제스처로" 일시 중지하고 제한합니다.
연구원: 큐레이터 컬렉션, 기능에 빠른 입장을 제공하는 "첫 번째 경험", 변동성에 대한 지침.
6) 온라인 vs 오프라인 세분화
오프라인 (시간/일): 클러스터 재 계산, 센트 로이드 업데이트, 안정성 모니터링.
온라인 (ms-s): 현재 기능에 대한 조명 분류기 (소프트 할당), 즉시 플레이어의 경로를 "전환" 합니다.
세그먼트 서비스를 통한 번들: 현재 사람과 자신감 + 이유 (XAI) 를 제공합니다.
7) 윤리와 RG: 빨간 선
개인화는 주제, 순서, 힌트, 가용성 모드 만 RTP/급여/방울의 빈도를 변경하지 않습니다.
RG 신호는 마케팅보다 우선 순위가 높습니다. 위험이 증가하면 일시 정지 프로모션, 초점 모드, 한계.
플레이어의 투명성: "무엇과 왜 우리가 적응했는지" + 개인화를 약화시키는 능력.
8) 세분화 품질 지표
클러스터 유효성: Silhouette, Davies-Bouldin, Calinski-Harabasz.
안정성: 재 계산, 중심 드리프트 사이의 조정 된 랜드 색인.
동작 향상: "레이블" 이 아닌 동작 (변환, TTFP, D7) 별 대상 메트릭의 성장.
RG-Guardrails: RG 점수가 악화되지 않습니다 (자발적 한계, 초점 모드 빈도, 철회).
설명 가능성 CTR: "이 권장 사항" 을 연 사용자 비율.
9) 솔루션 아키텍처
이벤트 버스 → 피처 스토어 (온라인/오프라인) → 세그먼트 트레이너 (오프라인 클러스터) → 세그먼트 서비스 (온라인 소프트 할당) → 결정 엔진 (액션 카드: 화면/제한/제공) → 액션 허브
병렬로: XAI/Compliance Hub (이유 로그, 모델 버전), 관찰 가능성 (메트릭/트레일/알림).
10) MLOP와 지속 가능성
기능/클러스터/임계 값의 검증; 배포 전에 섀도우가 실행됩니다.
분배 드리프트 모니터링, 세그먼트의 자동 재 보정.
감사인을위한 샌드 박스, 역사적 흐름의 재생.
데이터 혼돈 엔지니어링: 간격/복제/지연-세그먼트가 "낙하" 가 아닌 신중하게 저하되어야합니다.
11) 전형적인 실수와이를 피하는 방법
세그먼트 세그먼트: 동작 맵이 없으면 쓸모가 없습니다. → 첫 번째 솔루션, 클러스터.
사람의 과부하: 20 개 이상의 원형을 제어 할 수 없습니다. → 6-10 작업 세그먼트로 충분합니다.
트래픽 채널에 대한 재 교육: 시장/장치 간의 이식성이 필요합니다.
설명 불가능 무시: XAI가 없으면 플레이어/레귤레이터 불신이 커집니다.
RG와의 충돌: 오케 스트레이터 코드로 가드 레일을 수정합니다.
12) 사례 전/후
예금 전 변환: 스프린터-라이트 온 보딩 및 Smart Pay → + TTFP, 더 적은 레트라.
반품: "스토리 라인" -에피소드의 요약과 스팜없이 D7의 포트폴리오 → 성장에 대한 탐구.
RG 위험 감소: "야간 마라톤 선수" -제한 및 조용한 모드 → 오버 베팅 및 철수 감소.
라이브 참여: "라이브 팬" -스튜디오 일정 및 하이라이트 → 보너스없이 반복 세션의 성장 →.
13) 구현 로드맵 (6-9 개월)
1-2 개월: 통합 이벤트 사전, 기능 저장소, 기본 세분화 (k-means 6-8 클러스터), XAI 패널 v1.
3-4 개월: 온라인 소프트 할당, 상위 5 개 세그먼트에 대한 동작 맵, 가드 레일 RG.
5-6 개월: 시퀀스/그래프 임베딩, 개인 여행, 행동에 의한 향상 평가.
7-9 개월: 자동 교정, 감사인을위한 샌드 박싱, 시장/스튜디오 별 확장, 세그먼트 실험의 A/B 오케 스트레이터.
AI 세분화는 바로 가기 모음이 아닌 액션 도구입니다. 기능이 깔끔하게 조립되면 클러스터가 안정적이고 이해할 수 있으며 솔루션이 RG 프레임 워크와 정직한 수학을 존중하면 제품이 더 빠르고 명확하며 안전 해집니다. 성공 공식: 사람 → 행동 맵 → 측정 가능한 향상 - "흑 마법" 이 없습니다.