토렌트 기어

AI가 미션 및 토너먼트 과제를 개인화하는

1) 개인화 이유

미션 및 토너먼트 작업의 AI 개인화:

관련성을 증가시킵니다 (지루한 갈기없이 "좋은 모양의" 임무).
좌절 감소 (플레이어 프로필의 난이도 및 지속 시간);
보존 및 참여를 향상시킵니다 (눈에 띄는 진행 상황, 이해할 수있는 목표).
경제 (통제 된 수상 발행 및 조건의 정직) 를 보호합니다.

핵심: 개인화와 공정성의 균형-개별 목표가 게임에서 수학적 이점을 제공해서는 안됩니다.

2) 데이터 신호 (모델 입력)

행동: 슬롯 장르/공급자, 평균 속도, 스핀 페이스, 세션 길이, 시간, 입장 빈도.

진행 상황: 레벨/XP, 과거 미션 완료, 토너먼트의 성공/실패, 행진 '및.

재무: 예금/인출 (집계, 민감한 세부 사항 없음), 보너스에 대한 민감성.

소셜: 채팅/이벤트 참여, 클립/재생, 커뮤니티 반응 (있는 경우).

상황: 장치, 입력 채널, 컨텐츠/제공자에 대한 지리 제한.

RG 신호: 시간/예금 제한, 긴 세션 경향-복잡성 및 소프트 일시 정지를 줄입니다.

💡 중요: 모든 모델은 규정 준수에 필요한 것 이상으로 PII를 사용하지 않고 집계 된 익명화 된 기능으로 작동합니다.

3) 모델 스택

1. 클러스터링 (감독되지 않음)

K-Means/DBSCAN/HDBSCAN → 행동 세그먼트: "스프린터", "콜렉터", "토너먼트 스타터", "공급자에게 브랜드 레이".

사용: 세그먼트의 기본 "프레임" 을 선택하십시오.

2. 성향 점수 (감독)

목표: T 창에서 X 미션을 완료 할 수있는 확률, 토너먼트에 참가/종료 할 확률.

모델: 그라디언트 부스팅 (GBDT), 로지스틱 회귀, 테이블 변압기.

3. 상황에 맞는 산적

목적: 탐사/탐색 제어가있는 상황에서 미션 유형 및 복잡성의 온라인 선택.

방법: LinUCB/Thompson Sampling.

4. RL/정책 학습 (선택 사항)

목표: 과열없이 플레이어를 유지하기 위해 미션/작업 시퀀스 (체인) 를 최적화하십시오.

제한 사항: 엄격한 안전 제한 (§ 7 참조).

4) 파이프 라인 데이터 및 판매 솔루션

이벤트 모음: 이벤트 버스 (Kafka/Redpanda), 체계: 스핀, 세션 _ 시작/종료, 미션 _ 진행, 토너먼트 _ 결과.

소설: 1 시간/24 시간/7d 프레임; 집계 (중간 속도, 페이스 분산, 다양한 공급자).

피팅/업데이트 모델: 1-7 일마다 한 번씩 오프라인; 각 세션에서 온라인 득점 + 적기의 부분 추가 교육.

문제 제한: 정직 정책 (요율 제한, 보너스 한도, RG 제한).

결정 로깅: 누가/언제/어떤 정책 옵션이 표시되는지, 우연, 예상되는 복잡성, 실제 결과.

5) 미션 생성기 (결정 논리)

1. 세그먼트: 클러스터 → 기본 미션 바구니 (장르, 지속 시간).

2. 준수 필터: 공급자, 지리, RG 제한 (일일 시간 제한 포함).

3. 성향 점수: 완료 확률 및 예상 값 (EV Retensna) 별 후보 순위.

4. 상황에 맞는 산적: λ- 탐색을 가진 1-2 명의 최고의 후보자 선택.

5. 어려운 튜닝: 대상 (스핀 수/베팅/시간) 을 주변 창 (예: 주중/주말).

6. 배출 캡: 계절 토큰/화장품 예산 점검.

7. 의미있는 대안: 1 개의 예비 미션 (X 시간마다 한 번씩 "변경" 버튼) 을 제공합니다.

6) 토너먼트 작업 개인화

MMR과 역사에 의한 리그/분할 선택은 VIP와 무관합니다 (이전 기사 참조).

토너먼트 내에서 개별 마이크로 목표: "플레이 3 제공 업체", "페이스 제공 업체 스핀/분 유지", "상위 X% 를위한 배지" -성향의 왜곡.

유연한 참여 창: 플레이어가 온라인에있을 때 타임 슬롯; AI는 선별 세션을 권장합니다.

프로필별로 수상 경력: 희귀 성을 고려하지만 RTP/속성을 증가시키지 않고 화장품 및 토큰.

7) AI 무결성 규칙, 책임 및 제한

안전 제약: 하루 최대 N 개인 임무; RG 피로 신호에서의 복잡성 증가 금지.

투명성: "미션 선택 방법" 화면: 세그먼트, 컨텍스트, 실패에 대한 보호 (연민 타이머), 수상 한도.

공정성: 모든 사람을위한 동일한 상 한도; 개인화는 결과 값이 아닌 경로를 변경합니다.

책임있는 게임: 정책에 내장 된 소프트 일시 정지, "휴식" 권장 사항, 일일 제한.

개인 정보 보호: 집계 만; 규제 최소값을 초과하는 모델 기능에서 PII가 없습니다.

8) 남용 방지 및 게임 금지

균일 한주기의 탐지: 고주파 미션 → 반복에는 변동성이 필요합니다 (제공자/베팅/시간).

페이스 캡: X 미션/일을 넘지 않고 "빠른" 작업 사이의 재사용.

난이도: 하한/상한 한계; 날카로운 점프는 금지됩니다.

토너먼트 충돌: 네트워크/행동 서명, 마스터 리그의 랜덤 KYC 점검.

로그 감사: 결정의 설명 불가능 (이유 코드: 세그먼트, 성향, 산적 팔).

9) 성공 지표

개인화 된 대 기본으로 D7/D30을 향상시킵니다.

미션 완료율 및 TTC (Median Time-to-Complete).

끈적 끈적함 (DAU/MAU), Avg 세션 길이 (RG 가드 포함).

보상의 지니 분포 (유사한 노력으로 균일 함).

"불의" 및 음소거/옵트 아웃 속도 개인화에 의한 불만 비율.

GGR 상 ROI/배출-프로모션 경제의 지속 가능성.

Exploration Cost 산적 및 후회-게/톰슨 샘플링을 설정합니다.

10) 실행할 A/B 패턴

1. 미션 유형: 제공자 별 대 장르.

2. 미션 길이: 짧음 (약 15 분) vs 중간 (30-40 분).

3. 동정 타이머: 같은 p Fram에서 하드 vs 소프트.

4. 산적 알고리즘: LinUCB vs Thompson; 다른 λ.

5. 임무 변경: 1/일 대 2/일 액세스.

6. 토너먼트 마이크로 골: 1 대 2 평행.

11) 템플릿 (JSON) 미션 및 토너먼트 작업

미션 (개인화):

json
{
"mission _ id": "m. s3. var. 재생 시간. 다양한. 001, "" 제목 ":" 열린 세계 "," 세그먼트 _ 힌트 ":" 수집기 "," 난이도 ":" 중간 "," 요구 사항 ": [
{"유형": "provesser _ diversity", "providencer": 3, "창 _ min": 30}, {"유형": "bet _ range", "min": 0. 2, "최대": 1. 0}
], "pity": {"soft _ delta": 0. 02, "캡": 0. 4, "hard _ after _ trides": 30}, "rewarts": {"tocken": 12, "costitic _ drop": {"rarity": "Rare", "p": 0. 12}}, "caps": {"daily _ user _ missions": 3, "economy _ token _ cap": 150}
}

토너먼트 마이크로 골:

json
{
"task _ id": ". s3. 한정자. 간격. 템포, "" 컨텍스트 ": {" 리그 ":" 골드 "," 시간 _ 슬롯 ":" 저녁 "}," 목표 ": {" 유형 ":" pace _ control "," max _ spins _ per _ min ": 45," 기간 _ min ": 20}," vip _ 중립 ": 참," 보상 ": {" 시즌 _ 포인수 ", 최대 값" (PHP 3 = 3.0.6, PHP 4)
}

12) 생산 유사 코드 (컨텍스트 산적)

파이썬 컨텍스트: 세그먼트, 시간, 장치, 최근 TTC, RG 플래그 컨텍스트 = 내장 _ 컨텍스트 (user _ id)

(PHP 3 = 3.0.6, PHP 4) 세그먼트)
(PHP 3 = 3.0.6, PHP 4) 지오, 맥락. rg)

후보에서 m에 대해 점수 = [(m, propensity _ score (m, 컨텍스트))]
토크 = top _ by _ score (점수, k = 5)

적기는 "손" 을 선택합니다 (팔)
(PHP 3 = 3.0.6, PHP 4) (PHP 3 = 3.0.6, PHP 4)

복잡성을 조정하고 개인화 된 배출 예산 = 조정 _ 난이도 (선택, 컨텍스트) 를 확인합시다
(PHP 3 = 3.0.6, PHP 4)
(PHP 3 = 3.0.6, PHP 4)

(PHP 3 = 3.0.6, PHP 4)
전달 (개인화)

13) UX 패턴

투명성: "귀하의 스타일에 맞춰: 30-40 분, 3 명의 제공 업체, 승리-드문 화장품 하락".

제어: 버튼 "미션 변경" (쿨 다운), 토글 스위치 "개인화 비활성화".

부드러움: TTC 예측이 포함 된 난이도 표시기, 시간 점수, 진행 표시 줄.

조용한 VFX: 성공의 짧은 애니메이션; 실패에 대한 피드백- + 조각/연민 진행.

14) 출시 계획

1. MVP (3-5 주): 임무를위한 클러스터링 + 성향; 정적 토너먼트 문제; 방출 캡; 투명도 화면.

2. v0. 9: 맥락 깡패; 임무 변경; 토너먼트의 마이크로 골; 전체 RG 경비원.

3. v1. 0: RL 미션 체인; 사회적 목표; 비주얼 컬렉션; "정직" 보고서 및 로그 감사.

4. 다음: 계절 템플릿 회전, 복고풍 화장품 컴백, 공급자와의 교차 프로모션.

15) 사전 시작 체크리스트

개인화는 RTP/수학 이점에 영향을 미치지 않습니다.
배출 한도 및 일일 임무 제한.
동정 타이머와 결정 론적 이정표가 설정됩니다.
화면 + 이유 코드의 작동 방식.
RG 정책: 일시 중지, 제한, "개인화 비활성화" 옵션.
남용 방지: 요구 사항의 변동성, 페이스 캡, 의사 결정에 대한 로그 감사.
계획 A/B 및 성공 임계 값이있는 대상 KPI 목록.

AI 개인화는 "더 어려운" 것이 아니라 더 똑똑합니다. 미션과 토너먼트 작업은 플레이어의 스타일에 적합하지만 정직하고 안전하며 배출량은 예산에 있으며 규칙은 투명합니다. Clustering + propensities는 기초를 제공하고 상황에 맞는 도둑이 디스플레이를 최적화하며 RL은 체인을 개선합니다.이 모든 것은 명확한 제약, RG 가드 및 이해하기 쉬운 통신 "목표를 정확히 선택하는 방법" 으로 만 작동합니다.