Bieg torrent

Segmentacja uczestnika turnieju z AI

1) Dlaczego gracze turnieju segmentu

Segmentacja AI pomaga:

Szczerze siać i mecz make (MMR/ligi, koszyki kwalifikacyjne).
Spersonalizuj zadania i harmonogramy (sloty czasowe, długość zdarzeń).
Zarządzanie gospodarką nagród (zasięg docelowy i emisja nagród).
Zmniejszyć ryzyko i obciążenie (RG guards, anti-abuse).
Zwiększenie retencji ze względu na odpowiednie cele i wrażliwą meta-progresję.

2) Dane i sygnały

Zachowanie gier/turniejów

Temperatura: spin/min, średni i dyspersja.

Charakter uczestnictwa: częstotliwość imprez, długość kwalifikacji, udział wykończeń.

Różnorodność treści: dostawcy/gatunki, nowość.

Umiejętności i konkurencja

Historia pozycji (top X%, tabele końcowe), stabilność wyników.

MMR/Elo, K-factor, ligowa odpowiedź na awans.

Gospodarka

Wartości zastępcze: obrót/częstotliwość depozytów (zagregowane), wrażliwość na nagrody (konwersja na udział w ogłoszeniu).

Wskazówki społeczne

Czat/klip/działalność społeczności, sprawozdawczość i hustling posty.

Kontekst i RG

Pora dnia, urządzenie, kolejne sesje, limity i flagi RG (w celu zmniejszenia obciążenia).

💡 Wszystkie sygnały - zagregowane, bez PII powyżej minimum regulacyjnego.

3) Ficering (przykłady)

Stabilność wyniku: współczynnik zmienności położenia, P75 → delta P25.

Gradient umiejętności: przyrost/strata MMR po przejściu między podziały.

Udział w czasie: trafienia według godziny/dnia tygodnia, autokorrelacja.

Różnorodność treści: dostawca/entropia gatunkowa.

Wrażliwość gospodarcza: zwiększenie udziału w promo/zwiększa.

Obciążenie RG: średni czas trwania i prędkość sesji, ostrzeżenia smugowe.

4) Stos modelu segmentacji

1. Klaster (bez nadzoru): K-Means/HDBSCAN dla segmentów behawioralnych.

2. Osadzenia:

User2Vec przez dostawcę/zdarzenia sekwencje (Skip-gram), Game2Vec dla bliskości treści → lepsze grupowanie „interesów”.
3. Segmentacja wykresu: Wykrywanie społeczności - przydatne do łapania zmowy/gry imprezowe.
4. Nadzorowane: prawdopodobieństwo uczestnictwa/wykończenia/wycofania po stracie.
5. Typologia mieszana: segmenty końcowe = kombinacja zachowań × umiejętności × × ekonomika ryzyka.

5) Przykład typologii (szkielet)

S1 „Sprinter-qualifier”: krótkie biegi intensywne, wysokie szczyty, niska stabilność.

S2 „Stayer-turniej”: długie kwalifikacje, stabilny top 25%, średnia prędkość.

S3 „Kolekcjonerska zawartość”: wysoka entropia dostawców, uwielbia misje „odmiany”.

S4 „Master Finals”: wysokie MMR, wąska pula dostawców, wysoki% końcowych tabel.

S5 „Sezonowy myśliwy”: Aktywny w falach w okresach imprezy/imprezy.

S6 „sygnał ryzyka RG”: oznaki zmęczenia/długie sesje strajkowe - wymaga delikatnych scenariuszy.

6) Połączenie z lig i siewu

Segmenty nie zastępują MMR, ale go wzbogacają: segment wpływa na długość kwalifikatorów, rodzaj zadań, harmonogram, ale nie na kursy/zasady matematyczne.

Mecze rozmieszczenia + szybkie w górę/w dół z wyraźnym mis-mecz między segmentem i obecnej ligi.

Uczciwość: status VIP nie wpływa na MMR i nie daje przewagi w meczu.

7) Wykorzystanie segmentów w praktyce

Formaty turnieju: sprint/marathon/mixed under S1/S2.

Zadania mikro: różnorodność dostawców dla S3, tempo control dla S1.

Harmonogram: osobiste zalecenia gniazda dla znajomej aktywności.

Nagrody: Skoncentruj się na kosmetykach/zestawach; rzadkości - wspólne dla wszystkich, bez płacenia za wygraną.

Komunikacja: tekst/tonalność, wskazówki strategiczne (etyka neutralna).

Osłony RG: dla S6 - miękkie przerwy, ograniczenie długości misji, zmniejszona złożoność.

8) Przeciwdziałanie nadużyciom i zgodność

Zmowa/smurfing: sygnały graficzne i biometrie behawioralne; Losowe KYC w mistrzowskich ligach.

Ograniczenie stawki: ograniczenie prób/ponownego wjazdu; chłodzenie podczas powtarzanych cykli.

Sprawiedliwość: pułap wartości nagród jest taki sam; segmentacja zmienia ścieżkę/UX, a nie wygrywa XT.

Przejrzystość: „Jak działa segmentacja” ekran: ogólne zasady, brak ujawniania wewnętrznych wag.

9) Wskaźniki sukcesu

Podniesienie D7/D30 według segmentu vs kontrola.

Wskaźnik uczestnictwa/Wskaźnik ukończenia podróży służbowych i kwalifikatorów.

Dystrybucja SP (Gini) - równość postępu sezonowego.

P95 czas na nagrodę - kontrola wariancji.

Skarga/wskaźnik nadużyć, flagi Smurf/zmowy.

Metryka RG: odsetek miękkich pauz, spadek w sesjach ekstremalnych.

Nagroda ROI/Emissions to GGR - Sustainability of the Promotional Economy.

10) wzory A/B

1. Segmentacja K-Means vs HDBSCAN (odporność na hałas, stabilność klastra).

2. Z dodatkiem osadów vs bez nich (jakość rekomendacji formatu).

3. Mikro-problemy: jeden vs dwa równoległe.

4. Sloty czasowe: osobiste vs naprawione.

5. Próg RG-Guards: miękki vs surowy.

6. Długość kwalifikacji: krótki vs długi dla S1/S2.

11) szablony JSON

Karta segmentu gracza (agregaty + tagi):

json
{
„user_id": „u_87421,” „segmenty”: [„S1 _ sprinter”, „S3_collector"] „, mmr”: 1420, „cechy”: {
„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"
}

Decyzja w sprawie formatu turnieju/zadań:

json
{
„decision_id": „d_s3_2025_10_24_1000,” „user_id": „u_87421,” „zalecenie”: {
"qualifier_format": "sprint_20min," "time_slot": "wieczór", "micro_tasks": [
{"typ": "pace _ control", "max _ spm': 48," duration _ min ": 20}, {" type ":" provider _ diversity "," providers ": 3}
] ", reentry_cap": 1
}, "sprawiedliwość": {"vip _ neutral": true, "reward_cap_equivalent": true}, "rg": {"enforced _ break _ min": 10}
}

12) Rurociąg i produkcja

Architektura:

Wydarzenia → Kafka/Redpanda → butch/stream feature (1h/24h/7d windows).
Sklep funkcyjny (online/offline) z dostawą SLA.
Szkolenie klastrujące/wbudowane raz na 1-7 dni; Przydział segmentów w Internecie przy wejściu
Orkiestra rozwiązań: Segmentacja usługi API → Kojarzenie/Zadania/Koms.

Pseudo kod przypisania:

python ctx = build_context (user_id)
x = feature_store. pobierz (user_id)
z = user2vec. embed (x. sekwencja)
cluster = hdbscan. przewidywać (z)
segment = postprocess (klaster, mmr = ctx. mmr, rg = ctx. rg_flags)
emit_segment (user_id, segment)

13) UX i komunikacja

Lobby z „dla Ciebie”: format, czas trwania, sloty czasu - w jednym bloku.

Nie-manipulacyjny ton: „Polecamy krótki kwalifikator wieczorem - tak zwykle grasz”.

Opcje sterowania: zmień format/slot, wyłączyć osobiste zalecenia.

Cichy VFX: schludne markery postępu zadań, bez spamu.

14) Lista kontrolna integralności i RG

Segmentacja nie wpływa na RTP/kursy w meczach.
Pułap wartości nagród jest taki sam dla każdego.
Strona przejrzystych zasad działania.
Uwzględniono środki zapobiegające nadużyciom (kolizje, smurfing, limity stawek).
Strażnicy RG są aktywni: pauzy, terminy, skrócona złożoność.
Dzienniki decyzji i kody uzasadnienia.

15) Plan realizacji

1. MVP (3-5 tygodni): K-Means + Basic Feature; Format/rekomendacje szczeliny ekran przejrzystości.

2. v0. 9: osadzenia User2Vec/Game2Vec; HDBSCAN; sygnały wykresu anty-nadużycia.

3. v1. 0: aktualizacje segmentu online, pakiety z bandytami do zadań; raporty „integralności” i analizy RG.

4. Następny: konfiguracja łańcuchów zadań w RL według segmentów; cross-promo, sezonowe wzory.

Segmentacja AI to warstwa znaczeń nad MMR: nie zmienia szans, ale wybiera format, czas trwania, zadania i komunikację dla stylu gracza. Połączenie klastrowania, osadzania i skłonności daje stabilną typologię; ochrona przed nadużyciami i RG utrzymać system uczciwy; metryki (Gini, P95, emisje ROI) potwierdzają, że ekosystem turnieju stał się bardziej sprawiedliwy i wydajny.