Torrent Gear

AI аркылуу турнирлердин катышуучуларын сегменттөө

1) Эмне үчүн турнирдик оюнчуларды сегменттөө

AI-сегменттөө жардам берет:

чынчыл себүү жана matchmakit (MMR/лига, тандоо себет).
Милдеттерди жана графиктерди жекелештирүү (убакыт уячалары, иш-чаранын узундугу).
Байгелердин экономикасын башкаруу (максаттуу камтуу жана сыйлыктардын эмиссиясы).
тобокелдик жана жүктү азайтуу (RG-сакчылар, анти-зордуктоо).
Тиешелүү максаттар жана мета-прогресстин татаалдыгын сезүү менен retenshn жогорулатуу.

2) Маалыматтар жана сигналдар

Оюндардагы/турнирлердеги жүрүм-турум

Темп: спин/мин, орточо жана дисперсия.

Катышуу мүнөзү: иш-чаралардын жыштыгы, тандоо оюндарынын узундугу, фиништердин үлүшү.

Мазмундун ар түрдүүлүгү: провайдерлер/жанрлар, жаңылык.

Skill & Атаандаштык

Позициялардын тарыхы (жогорку X%, акыркы столдор), натыйжанын туруктуулугу.

MMR/Elo, K-фактор, лига жогорулатуу жооп.

Экономика

Прокси баалуулуктар: депозиттердин жүгүртүүсү/жыштыгы (агрегацияланган), сыйлыктарга сезгичтик (жарыялоодо катышууга конверсия).

Социалдык сигналдар

Чатта/клиптерде/жамааттарда, репорттордо жана хваст посттордо активдүүлүк.

Контекст жана RG

Сутка убактысы, түзмөк, катары менен сессиялар, лимиттер жана RG желектери (жүктү азайтуу үчүн).

💡 Бардык сигналдар - жөнгө салуучу минимумдан ашык PII жок, бириктирилген түрүндө.

3) Фичеринг (мисалдар)

Натыйжанын туруктуулугу: позициянын вариация коэффициенти, P75 → P25 дельта.

Скилл-градиент: ММРдин дивизиондордун ортосунда өткөндөн кийин өсүшү/төмөндөшү.

Убакытка катышуу: жуманын сааты/күнү боюнча хиттер, автокорреляция.

Контенттин ар түрдүүлүгү: провайдерлердин/жанрлардын энтропиясы.

Экономикалык сезгичтик: Promo/Boosts боюнча uplift катышуу.

RG-жүктөө: сессиялардын орточо узактыгы жана ылдамдыгы, эскертүү агымы.

4) Модель сегменттөө стек

1. Кластерлештирүү (unsupervised): K-Means/HDBSCAN жүрүм-турум сегменттери үчүн.

2. Эмбеддингдер:

User2Vec/иш-чаралардын ырааттуулугу боюнча (Skip-gram), мазмундун жакындыгы үчүн Game2Vec → мыкты "кызыкчылыктарын" топтоо.
3. Graph сегментация: Community Detection (Community Detection) жамааттары - Коллузия/пати оюндарын кармоо үчүн пайдалуу.
4. Пропенсити-моделдер (supervised): катышуунун ыктымалдыгы/марага жеткенден кийин/артка чегинүү.
5. Аралаш типология: акыркы сегменттер = жүрүм-турум айкалышы × скилла × экономика × тобокелдик.

5) Типология үлгүсү (скелет)

S1 "Sprinter квалификациялоочу": кыска интенсивдүү чалуулар, жогорку чокулары, төмөн туруктуулук.

S2 "Staer-турнир": узун тандоо, туруктуу жогорку 25%, орточо ылдамдык.

S3 "Мазмун жыйноочу": провайдерлердин жогорку энтропиясы, "ар түрдүүлүк" миссияларын жакшы көрөт.

S4 "Master Finals": жогорку MMR, узун бассейн, жогорку% акыркы столдор.

S5 "Сезондук мергенчи": бустардын/иш-чаралардын мезгилдеринде толкундар менен активдүү.

S6 "Тобокелдик-сигнал RG": чарчоо белгилери/узун стрик сессиялар - жумшак жагдайды талап кылат.

6) Лигалар жана себүү менен байламта

Сегменттер MMRди алмаштырбайт, бирок аны байытат: сегмент тандоо узактыгына, тапшырмалардын түрүнө, графикке таасир этет, бирок математикалык мүмкүнчүлүктөргө/эрежелерге эмес.

Placement-дан + сегменти жана учурдагы лиганын ортосунда так мис-матчында тез ап/down.

Адилеттүүлүк: VIP статусу MMR таасир этпейт жана матчта артыкчылык бербейт.

7) иш жүзүндө сегменттерди пайдалануу

Турнир форматтары: спринт/марафон/ S1/S2 астындагы аралаш.

Micro-милдеттери: S3 үчүн провайдерлердин ар түрдүүлүгү, S1 үчүн ылдамдыкты көзөмөлдөө.

Тартиби: тааныш иш боюнча слоттордун жеке сунуштар.

Сыйлыктар: косметика/топтому басым; сейрек - бардык үчүн жалпы, эч кандай pay-to-win.

Коммуникация: текст/тон, стратегиянын кеңештери (этика-нейтралдуу).

RG сакчылары: S6 үчүн - жумшак тыныгуу, миссиялардын узактыгын чектөө, кыскартылган татаалдыгы.

8) Анти-кыянаттык жана комплаенс

Коллюзия/смурфинг: граф сигналдары жана жүрүм-турум биометрикасы; башкы лигасында кокустук KYC.

Rate limiting: аракет/re-entry капка; кайталанган циклдерде муздатуу.

Адилеттүүлүк: сыйлыктардын баалуулугу бирдей; сегменттөө жол өзгөртөт/UX эмес, EV утуп.

Ачык-айкындуулук: "Сегментация кандай иштейт" экраны: жалпы принциптер, ички таразаны ачпастан.

9) Ийгиликтин метрикасы

Uplift сегменттеринде D7/D30 vs башкаруу.

Participation Rate/Completion Rate миссиялары жана тандоо.

SP-бөлүштүрүү (Gini) - сезондук прогресстин бирдейлиги.

P95 чейин убакыт - дисперсия контролдоо.

Complaint/Abuse rate, Smurf/Collusion flags.

RG-метрика: жумшак тыныгуу үлүшү, узун сессияларды азайтуу.

Prize ROI/Эмиссия to GGR - жарнамалык экономиканын туруктуулугу.

10) A/B үлгүлөрү

1. Сегментация K-Means vs HDBSCAN (ызы-чууга туруктуулук, кластерлердин туруктуулугу).

2. Эмбеддингдерди кошуу менен vs аларсыз (форматтардын сунуштарынын сапаты).

3. Micro-милдеттери: бир vs эки параллелдүү.

4. Убакыт Slots: жеке vs белгиленген.

5. RG Guard босогосу: жумшак vs катуу.

6. тандоо узундугу: кыска vs S1/S2 үчүн узун.

11) JSON үлгүлөрү

Оюнчу сегментинин картасы (агрегаттар + теги):

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"
}

Турнир/тапшырмалардын форматы боюнча чечим:

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) Пайплайн жана Production

Архитектура:

Окуялар → Kafka/Redpanda → fichering батч/агым (1h/24h/7d терезелер).
Feature Store (онлайн/оффлайн) менен SLA жеткирүү.
1-7 күн сайын кластерлештирүү/эмбеддинг окутуу; киргенде онлайн сегменттерди ыйгаруу.
Solutions топтоо: кызмат Segmentation API → Matchmaking/Tasks/Comms.

Псевдокод ыйгаруу:

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 жана байланыш

Сиз менен лобби: формат, узактыгы, убакыт уячалары - бир блокто.

Тон эч кандай манипуляция: "Биз кечинде кыска квалификациялоочу сунуш - Ошондуктан, адатта, ойноп жатат".

Башкаруу параметрлери: формат/слот өзгөртүү, жеке сунуштарды өчүрүү.

Тынч VFX: кылдат тапшырмалар боюнча прогресстин маркерлери, спам жок.

14) Чынчылдык жана RG текшерүү тизмеси

Сегментация матчтарын RTP/мүмкүнчүлүк таасир этпейт.
Баалардын баасы баарына бирдей.
Иштөө принциптеринин ачык-айкын барагы.
Каршы кыянаттык (Коллюзия, смурфинг, rate limits) кирет.
RG-Guardians активдүү: тыныгуу, узактыгы, татаалдыкты азайтуу.
Логи чечимдер жана аудит түшүндүрмө (reason codes).

15) Ишке ашыруу планы

1. MVP (3-5 жума): K-Means + негизги Fichering; формат/слот сунуштар; ачык экран.

2. v0. 9: эмбеддинг User2Vec/Game2Vec; HDBSCAN; анти-кыянаттык Graf сигналдар.

3. v1. 0: онлайн сегменттерди жаңыртуу, тапшырмалар үчүн бандиттер менен байланыш; отчеттор "чынчылдык" жана RG-талдоо.

4. Кийинки: RL-сегменттер боюнча милдеттерди чынжыр орнотуу; кросс-промо, сезондук үлгүлөрү.

AI-сегментация - бул MMR үстүнөн маанилердин катмары: ал мүмкүнчүлүктөрдү өзгөртпөйт, бирок оюнчунун стилине ылайык форматты, узактыкты, милдеттерди жана коммуникацияларды тандайт. Кластерлештирүү, эмбеддинг жана пропенситинин айкалышы туруктуу типологияны берет; анти-зордук-зомбулук жана RG-сакчылар чынчыл системасын сактап; (Gini, P95, ROI эмиссиялары) турнир экосистемасы адилеттүү жана натыйжалуу болуп калганын тастыктайт.