토렌트 기어

AI를 이용한 토너먼트 참가자 세분화

1) 세그먼트 토너먼트 플레이어

AI 세분화가 도움이됩니다:

솔직히 뿌리고 일치시킵니다 (MMR/리그, 예선 바구니).
작업 및 일정을 개인화합니다 (시간 슬롯, 이벤트 길이).
상금 경제 관리 (대상 범위 및 수상 발행).
위험과 부담을 줄입니다 (RG 경비원, 남용 방지).
관련 목표 및 민감한 메타 진행으로 인해 유지력이 향상됩니다.

2) 데이터 및 신호

게임/토너먼트 행동

템프: 스핀/분, 중간 및 분산.

참여 특성: 이벤트 빈도, 예선 기간, 마감 비율.

다양한 콘텐츠: 제공자/장르, 참신.

기술 및 경쟁

위치 기록 (상위 X%, 최종 표), 결과 안정성.

MMR/Elo, K- 인자, 리그 프로모션 응답.

경제

프록시 값: 예금의 회전율/주파수 (집계), 보상에 대한 민감도 (발표시 참여로 변환).

사회적 신호

채팅/클립/커뮤니티 활동, 보고 및 허슬링 게시물.

맥락과 RG

시간, 장치, 연속 세션, 한계 및 RG 플래그 (하중을 줄이기 위해).

💡 모든 신호-집계, 규제 최소값보다 PII 없음.

3) 축제 (예)

결과의 안정성: 위치 변동 계수, P75 → P25 델타.

스킬 그라디언트: 분할 간 전환 후 MMR 이득/손실.

시간 참여: 요일/시간 별 적중, 자기 상관.

콘텐츠 다양성: 제공자/장르 엔트로피.

경제적 민감성: 프로모션/부스트 참여 향상.

RG로드: 평균 지속 시간 및 세션 속도, 행진 경고.

4) 세분화 모델 스택

1. 클러스터링 (감독되지 않음): 동작 세그먼트를위한 K-Means/HDBSCAN.

2. 내장:

컨텐츠 근접성을위한 공급자/이벤트 시퀀스 (Skip-gram) 별 User2Vec, Game2Vec → 더 나은 "관심사" 그룹.
3. 그래프 세분화: 커뮤니티 탐지-충돌/파티 게임을 잡는 데 유용합니다.
4. 감독: 손실 후 참여/종료/롤백 가능성.
5. 혼합 유형: 최종 세그먼트 = × 기술 동작 × × 위험 경제학의 조합.

5) 유형학의 예 (골격)

S1 "스프린터 예선": 짧은 강렬한 런, 높은 피크, 낮은 안정성.

S2 "스테이 어 토너먼트": 긴 예선, 안정적인 최고 25%, 평균 속도.

S3 "수집기 콘텐츠": 공급자의 높은 엔트로피, "다양성" 의 임무를 좋아합니다.

S4 "마스터 파이널": 높은 MMR, 좁은 공급자 풀, 최종 테이블의 높은%.

S5 "계절 사냥꾼": 부스트/이벤트 기간 동안 파도에서 활동합니다.

S6 "RG 위험 신호": 피로/긴 타격 세션의 징후-부드러운 시나리오가 필요합니다.

6) 리그 및 파종과의 연결

세그먼트는 MMR을 대체하지 않지만 풍부하게합니다. 세그먼트는 한정자의 길이, 작업 유형, 일정에 영향을 주지만 수학적 확률/규칙에는 영향을 미치지 않습니다.

배치는 세그먼트와 현재 리그 간의 명백한 잘못된 일치로 + 빠른 업/다운 매치입니다.

공정성: VIP 상태는 MMR에 영향을 미치지 않으며 경기에서 유리하지 않습니다.

7) 실제로 세그먼트 사용

토너먼트 형식: 스프린트/마라톤/S1/S2에서 혼합.

마이크로 작업: S3 용 다양한 공급자, S1 용 템포 제어.

일정: 친숙한 활동을위한 개인 슬롯 권장 사항.

수상: 화장품/세트에 중점을 둡니다. 희귀 성-Pay-to-win없이 모든 사람에게 공통적입니다.

커뮤니케이션: 텍스트/음조, 전략 팁 (윤리 중립).

RG 가드: S6-소프트 일시 정지, 미션 길이 제한, 복잡성 감소.

8) 남용 방지 및 준수

담합/스머핑: 그래프 신호 및 행동 생체 인식; 마스터 리그의 임의의 KYC.

속도 제한: 시도/재진입 한도; 반복주기 동안 냉각.

공정성: 수상 가치의 한계는 동일합니다. 세분화는 EV에서 승리하지 않고 경로/UX를 변경합니다.

투명성: "세분화 작동 방식" 화면: 일반 원칙, 내부 가중치 공개 없음.

9) 성공 지표

세그먼트 대 제어별로 D7/D30을 향상시킵니다.

참여률/완료율 미션 및 예선.

SP 분포 (Gini) -계절 발전의 균일 함.

P95 보상 시간-분산 제어.

불만/학대 비율, 스머프/공모 플래그.

RG 지표: 소프트 일시 정지 비율, 매우 긴 세션 감소.

GGR 상 ROI/배출-프로모션 경제의 지속 가능성.

10) A/B 패턴

1. K-Means vs HDBSCAN의 세분화 (노이즈 면역, 클러스터 안정성).

2. 임베딩을 추가하지 않고 추가합니다 (형식 권장 사항 품질).

3. 마이크로 문제: 1 대 2 평행.

4. 시간 슬롯: 개인 대 고정.

5. RG-Guards 임계 값: 소프트 vs 엄격합니다.

6. 예선 길이: S1/S2의 경우 짧고 길다.

11) JSON 템플릿

플레이어 세그먼트 카드 (집계 + 태그):

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, "provesser _ entropy": 1. 92, "evening _ investment _ rate": 0. 64
}, "rg _ flags": {"long _ sessions": 참, "cooldown _ assisted": 참}, 업데이트 된 ":" 2025-10-24T10: 00: 00Z "
}

토너먼트/작업 형식에 대한 결정:

json
{
"decision _ id": "d _ s3 _ 2025 _ 10 _ 24 _ 1000", "user _ id": "u _ 87421", "추천": {
"qualifier _ former": "sprint _ 20min", "time _ slot": "journey", "micro _ tosks": [
{"유형": "pace _ control", "max _ spm": 48, "지속 시간 _ min": 20}, {"유형": "provider _ diversity", "producters": 3}
], "reentry _ cap": 1
}, "공정성": {"vip _ 중립적": 참, "보상 _ cap _ equality": 참}, "rg": {"formary _ break _ min": 10}
}

12) 파이프 라인 및 생산

건축:

이벤트 → Kafka/Redpanda → 부치/스트림 기능 (1 시간/24 시간/7d 창).
SLA 배송이 포함 된 Feature Store (온라인/오프라인).
1-7 일마다 한 번씩 클러스터링/임베딩 교육; 입장시 세그먼트의 온라인 할당
솔루션 오케스트레이션: 세그먼트 API 서비스 → 매치 메이킹/작업/Comms.

의사 할당 코드:

(PHP 3 = 3.0.6, PHP 4)
x = figure _ store. (PHP 3 = 3.0.6, PHP 4)
z = user2vec. 포함 (x. 시퀀스)
클러스터 = hdbscan. 예측 (z)
세그먼트 = 포스트 프로세스 (클러스터, mmr = ctx. mmr, rg = ctx. (PHP 3 = 3.0.6, PHP 4)
(PHP 3 = 3.0.6, PHP 4)

13) UX 및 커뮤니케이션

"당신을위한" 로비: 형식, 지속 시간, 시간 슬롯-한 블록에 있습니다.

조작하지 않는 톤: "저녁에 짧은 예선을 추천합니다. 이것이 일반적으로 플레이하는 방식입니다".

제어 옵션: 형식/슬롯 변경, 개인 권장 사항 비활성화

조용한 VFX: 깔끔한 작업 진행 마커, 스팜 없음.

14) 무결성 점검표 및 RG

세분화는 경기에서 RTP/배당률에 영향을 미치지 않습니다.
수상 가치의 한계는 모두에게 동일합니다.
투명한 운영 원칙 페이지.
남용 방지 (충돌, 스머핑, 속도 제한) 가 포함됩니다.
RG 가드가 활성화되어 있습니다: 일시 정지, 지속 시간 제한, 복잡성 감소.
결정 로그 및 이유 코드.

15) 구현 계획

1. MVP (3-5 주): K-Means + 기본 기능; 형식/슬롯 권장 투명도 화면.

2. v0. 9: User2Vec/Game2Vec 임베딩; HDBSCAN; 남용 방지 그래프 신호.

3. v1. 0: 온라인 세그먼트 업데이트, 작업에 대한 도적과 번들; "무결성" 보고서 및 RG 분석.

4. 다음: 세그먼트 별 작업 체인의 RL 구성; 교차 프로모션, 계절 패턴.

AI 세분화는 MMR에 대한 의미의 계층입니다. 기회를 변경하지는 않지만 플레이어 스타일의 형식, 지속 시간, 작업 및 통신을 선택합니다. 클러스터링, 임베딩 및 성향의 조합은 안정적인 유형을 제공합니다. 남용 방지 및 RG 경비원은 시스템을 정직하게 유지합니다. 메트릭 (Gini, P95, ROI 배출) 은 토너먼트 생태계가 더 공정하고 효율적임을 확인합니다.