Torrent Gear

AI көмегімен турнирге қатысушыларды сегменттеу

1) Неліктен турнирлік ойыншыларды сегменттеу керек

AI сегментациясы көмектеседі:

Адал себу және матчмейкит (MMR/лигалар, іріктеу себеттері).
Тапсырмалар мен кестелерді дербестендіру (уақыт слоттары, ивент ұзындығы).
Жүлделердің экономикасын басқару (мақсатты қамту және наградалар эмиссиясы).
Тәуекел мен жүктемені азайту (RG-сақшылар, анти-абьюз).
Ретеншнды релевантты мақсаттар мен мета-прогрестің күрделілігін сезіну арқылы арттыру.

2) Деректер мен сигналдар

Ойындардағы/турнирлердегі мінез-құлық

Қарқыны: спин/мин, орташа және дисперсия.

Қатысу сипаты: ивенттердің жиілігі, іріктеу ұзындығы, мәреге жету үлесі.

Мазмұнның әртүрлілігі: провайдерлер/жанрлар, жаңалық.

Скилл & Бәсекелестік

Позиция тарихы (топ-Х%, ақтық үстелдер), нәтиженің тұрақтылығы.

MMR/Elo, K-factor, лиганы көтеруге жауап.

Экономика

Құндылықтар прокси: депозиттердің айналымы/жиілігі (агрегатталған), наградаларға сезімталдығы (анонс кезінде қатысуға конверсия).

Әлеуметтік сигналдар

Сөйлесу/клиптер/қоғамдастықтардағы белсенділік, репорттар және хваст-посттар.

Контекст және RG

Тәулік уақыты, құрылғы, қатарынан сессиялар, RG лимиттері мен жалаулары (жүктемені төмендету үшін).

💡 Барлық сигналдар - реттеушілік минимумнан жоғары PII-сыз агрегатталған түрде.

3) Фичеринг (мысалдар)

Нәтиженің тұрақтылығы: позицияның вариация коэффициенті, P75 → P25 дельта.

Скилл-градиент: дивизиондар арасында өткеннен кейін MMR өсімі/құлдырауы.

Уақытқа қатысу: аптаның сағаты/күні бойынша хиттер, автокорреляция.

Мазмұнның әртүрлілігі: провайдерлердің/жанрлардың энтропиясы.

Экономикалық сезімталдық: промо/бустарға қатысу uplift.

RG-жүктеме: сессиялардың орташа ұзақтығы мен жылдамдығы, ескерту ағыны.

4) Сегменттеудің модельдік стегі

1. Кластерлеу (unsupervised): Мінез-құлық сегменттері үшін K-Means/HDBSCAN.

2. Эмбеддингтер:

Провайдерлердің/ивенттердің (Skip-gram) бірізділігі бойынша User2Vec, контент жақындығы үшін Game2Vec → «мүдделерді» ең жақсы топтастыру.
3. Графикалық сегментация: бірлесіп қатысу қауымдастығы (Community Detection) - коллюзияларды/пати ойындарын аулау үшін пайдалы.
4. Пропенсити-модельдер (supervised): жеңілістен кейін қатысу/мәреге жету/қайту ықтималдығы.
5. Аралас типология: соңғы сегменттер = × скилла мінез-құлқының × экономика × тәуекелдің үйлесімі.

5) Типология мысалы (скелет)

S1 «Спринтер-квалификатор»: қысқа қарқынды кіру, жоғары шыңдар, төмен тұрақтылық.

S2 «Стаер-турнирші»: ұзақ іріктеу, тұрақты топ-25%, орташа жылдамдық.

S3 «Контент коллекционері»: провайдерлердің жоғары энтропиясы, «әртүрлілік» миссиясын жақсы көреді.

S4 «Шеберлік финалдары»: жоғары MMR, провайдерлердің тар пулы, соңғы үстелдердің жоғары%.

S5 «Маусымдық аңшы»: буст/ивент кезеңдерінде толқындармен белсенді.

S6 «RG қауіп-дабылы»: шаршау белгілері/ұзын стрик-сессиялар - үнемді сценарийлерді талап етеді.

6) Лигалармен және себумен байланыстыру

Сегменттер MMR-ді алмастырмайды, оны байытады: сегмент іріктеу ұзындығына, тапсырмалар түріне, кестеге әсер етеді, бірақ математикалық мүмкіндіктерге/ережелерге емес.

Placement-матчтар + сегмент пен ағымдағы лига арасындағы айқын мис-матч кезіндегі жылдам ап/даун.

Әділ: VIP мәртебесі MMR-ге әсер етпейді және матчта артықшылық бермейді.

7) Сегменттерді практикада пайдалану

Турнир форматтары: спринт/марафон/ S1/S2 астында микст.

Микро-міндеттер: S3 үшін провайдерлердің әртүрлілігі, S1 үшін қарқынды бақылау.

Кесте: слоттардың дағдылы белсенділігі бойынша жеке ұсынымдары.

Наградалар: косметикаға/жиынтыққа екпін; сирек кездесетіндер - бәріне ортақ, pay-to-win жоқ.

Коммуникация: мәтін/үнділік, стратегия кеңестері (этика-бейтарап).

RG-сақшылар: S6 үшін - жұмсақ үзілістер, миссиялардың ұзақтығын шектеу, төмендетілген күрделілік.

8) Анти-абьюз және комплаенс

Коллюзиялар/смурфинг: баған-сигналдар және мінез-құлық биометриясы; шеберлік лигаларында кездейсоқ KYC.

Rate limiting: талпыныс/ре-энтри; қайталанатын циклдар кезінде салқындату.

Әділдік: наградалар құндылығының шегі бірдей; сегментация EV ұтысы емес, UX/жолын өзгертеді.

Ашықтық: «Сегментация қалай жұмыс істейді» экраны: ішкі таразыны ашпай, жалпы қағидаттар.

9) Жетістік өлшемдері

Uplift сегменттер бойынша D7/D30 vs бақылау.

Participation Rate/Completion Rate миссиялары мен іріктеу.

SP-бөлу (Gini) - маусымдық прогрестің біркелкілігі.

Марапатқа дейінгі уақыт P95 - дисперсияны бақылау.

Complaint/Abuse rate, Smurf/Collusion flags.

RG-метриктер: жұмсақ үзілістердің үлесі, ұзақтықтан тыс сессиялардың төмендеуі.

Prize ROI/Emission to GGR - промо-экономиканың тұрақтылығы.

10) A/B-үлгілері

1. K-Means vs HDBSCAN сегментациясы (шуға төзімділік, кластерлердің тұрақтылығы).

2. Эмбеддингтерді қосумен vs онсыз (форматтар ұсынымдарының сапасы).

3. Микро-тапсырмалар: бір vs екі параллель.

4. Уақыт слоттары: дербес vs тіркелген.

5. RG-гвардия табалдырығы: жұмсақ vs қатаң.

6. Іріктеу ұзындығы: қысқа vs S1/S2 үшін ұзын.

11) JSON үлгілері

Ойыншы сегментінің карточкасы (агрегаттар + тегтер):

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/міндеттер форматы бойынша шешім:

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 және продакшен

Сәулеті:

Оқиғалар → Kafka/Redpanda → фичеринг батчем/стрим (1h/24h/7d терезе).
SLA жеткізілімімен Feature Store (онлайн/офлайн).
Кластерлеуді/эмбеддингті 1-7 күнде бір рет оқыту; кіргенде сегменттерді онлайн беру.
Шешімдер оркестрі: Segmentation API → Matchmaking/Tasks/Comms.

Жалған беру құжаты:

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 және коммуникация

Лобби «сен үшін»: формат, ұзақтығы, уақыт слоттары - бір блокта.

Тон манипуляциясыз: «Кешке қысқа квалификаторды ұсынамыз - сіз әдетте осылай ойнайсыз».

Бақылау опциялары: пішімін/слотын өзгерту, жеке ұсынымдарды өшіру.

Тыныш VFX: тапсырмалар бойынша алға жылжудың ұқыпты маркерлері, спамсыз.

14) Адалдық және RG чеклисті

Сегментация матчтағы RTP/мүмкіндіктерге әсер етпейді.
Марапаттардың құндылығы бәріне бірдей.
Жұмыс қағидаттарының мөлдір беті.
Анти-абьюз (коллюзия, смурфинг, rate limits) қосылған.
RG-сақшылар белсенді: үзілістер, ұзақтық лимиттері, күрделіліктің төмендеуі.
Шешімдердің логтары және түсініктілік аудиті (reason codes).

15) Енгізу жоспары

1. MVP (3-5 апта): K-Means + базалық фичеринг; формат/слот ұсынымдары; ашықтық экраны.

2. v0. 9: эмбеддингтер User2Vec/Game2Vec; HDBSCAN; анти-абьюз граф-сигналдары.

3. v1. 0: сегменттерді онлайн-жаңарту, тапсырмалар үшін бандиттермен байланыс; «адалдық» есептері және RG-талдау.

4. Келесі: сегменттер бойынша міндеттер тізбегін RL-теңшеу; кросс-промо, маусымдық үлгілер.

AI-сегментация - бұл MMR үстіндегі мағыналар қабаты: ол мүмкіндіктерді өзгертпейді, ал ойыншының стиліне сәйкес форматты, ұзақтықты, міндеттер мен коммуникацияларды таңдайды. Кластерлеу, эмбеддинг және пропенсити комбинациясы тұрақты типологияны береді; анти-абьюз және RG-сақшылар жүйені адал ұстайды; метриктер (Gini, P95, ROI эмиссиялары) турнирлік экожүйенің әділ де, тиімді де болғанын растайды.