Torrent Gear

Segmentarea participanților la turneu cu AI

1) De ce jucători de turneu segment

Segmentarea IA ajută:

Seamănă sincer și face meci (MMR/ligi, coșuri de calificare).
Personalizați sarcinile și programele (sloturi de timp, lungimea evenimentului).
Gestionați economia de premiere (acoperirea țintă și emiterea de premii).
Reducerea riscurilor și a sarcinii (gărzi RG, anti-abuz).
Creșterea retenției datorită obiectivelor relevante și meta-progresiei sensibile.

2) Date și semnale

Gaming/Comportamentul turneului

Temp: spin/min, mediu și dispersie.

Natura participării: frecvența evenimentelor, durata calificărilor, ponderea finisajelor.

Varietate de conținut: furnizori/genuri, noutate.

Competiție și competiție

Istoricul poziției (top X%, tabele finale), stabilitatea rezultatului.

MMR/Elo, K-factor, liga de promovare răspuns.

Economie

Valori proxy: cifra de afaceri/frecvența depozitelor (agregate), sensibilitatea la recompense (conversia în participare la anunț).

Indicii sociale

Activitatea de chat/clip/comunitate, raportarea și posturi hustling.

Context și RG

Ora din zi, dispozitiv, sesiuni consecutive, limite și steaguri RG (pentru a reduce sarcina).

💡 Toate semnalele - agregate, fără PII peste minimul de reglementare.

3) Ficering (exemple)

Stabilitatea rezultatului: coeficient de variație a poziției, P75→P25 delta.

Gradient de calificare: câștig/pierdere MMR după tranziția inter-divizională.

Timp de participare: hit-uri de oră/zi a săptămânii, autocorelație.

Diversitatea conținutului: entropia furnizorului/genului.

Sensibilitate economică: creșterea participării la promo/stimulează.

Sarcina RG: durata medie și viteza sesiunilor, avertismente de dungi.

4) Segmentarea stiva model

1. Clustering (nesupravegheat): K-Means/HDBSCAN pentru segmente comportamentale.

2. Încorporări:

User2Vec de către furnizor/secvențe de evenimente (Skip-gram), Game2Vec pentru proximitatea conținutului → o mai bună grupare a „intereselor”.
3. Segmentarea graficului: Detectarea comunității - utilă pentru prinderea coluziunilor/jocurilor de partid.
4. Supravegheat: probabilitatea de participare/finisare/revenire după pierderi.
5. Tipologie mixtă: segmente finale = combinație de comportament de calificare × × economie × risc.

5) Exemplu de tipologie (schelet)

S1 „Sprinter-qualifier”: alergări intense scurte, vârfuri înalte, stabilitate scăzută.

S2 „Stayer-turneu”: calificări lungi, top stabil 25%, viteză medie.

S3 „Conținut colector”: entropia ridicată a furnizorilor, iubește misiunile de „varietate”.

S4 "Master Finals': MMR ridicat, bazin îngust de furnizori, mare% din mesele finale.

S5 „Vânător sezonier”: Activ în valuri în perioadele boost/eveniment.

S6 „semnal de risc RG”: semne de oboseală/sesiuni lungi de grevă - necesită scenarii blânde.

6) Link-up cu ligi și semănat

Segmentele nu înlocuiesc MMR, ci îl îmbogățesc: segmentul afectează lungimea calificărilor, tipul sarcinilor, programul, dar nu și șansele/regulile matematice.

Meciuri de plasare + rapid în sus/în jos cu o mis-meci explicit între segment și liga actuală.

Corectitudine: Statutul VIP nu afectează RMM și nu oferă un avantaj în meci.

7) Utilizarea segmentelor în practică

Formate de turneu: sprint/maraton/mixt sub S1/S2.

Micro sarcini: varietate de furnizori pentru S3, control tempo pentru S1.

Program: recomandări personale pentru activități familiare.

Premii: Focus pe produse cosmetice/seturi; rarități - comune tuturor, fără pay-to-win.

Comunicări: text/tonalitate, sfaturi de strategie (neutru din punct de vedere etic).

Gărzi RG: pentru S6 - pauze moi, limitarea lungimilor misiunii, complexitate redusă.

8) Anti-abuz și conformitate

Coluziune/strumpfing: semnale de grafic și biometrie comportamentală; KYCs aleatorii la liga de master.

Limitarea ratei: plafon la încercări/reintrare; răcire în timpul ciclurilor repetate.

Corectitudine: plafonul valorii premiilor este același; segmentarea schimbă calea/UX, nu câștiga EV.

Transparență: ecranul „Cum funcționează segmentarea”: principii generale, fără dezvăluirea greutăților interne.

9) Măsurători de succes

Uplift D7/D30 după segment vs control.

Rata de participare/Rata de finalizare misiuni și calificări.

Distribuția SP (Gini) - planeitatea progresului sezonier.

P95 timp pentru a recompensa - controlul variației.

Rata plângerilor/abuzurilor, steagurile Smurf/Collusion.

Metrica RG: proporția de pauze moi, scăderea sesiunilor extra-lungi.

Premiul ROI/Emisia la RGG - Sustenabilitatea economiei promoționale.

10) Modele A/B

1. Segmentarea K-Means vs HDBSCAN (imunitate la zgomot, stabilitatea clusterului).

2. Cu adăugarea de încorporări vs fără ele (calitatea recomandărilor de format).

3. Micro-probleme: una vs două paralele.

4. Sloturi de timp: personal vs fix.

5. Pragul RG-Guards: soft vs strict.

6. Lungimea calificărilor: scurt vs lung pentru S1/S2.

11) Șabloane JSON

Player segment card (agregate + etichete):

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

Decizia privind formatul turneului/sarcinile:

json
{
„decision_id": „d_s3_2025_10_24_1000,” „user_id": „u_87421,” „recomandare”: {
"qualifier_format": "sprint_20min," "time_slot": "seară", "micro_tasks": [
{"type": "pace _ control", "max _ spm': 48", durată _ min ": 20}, {" tip ":" furnizor _ diversitate "," furnizori ": 3}
] ", reentry_cap": 1
}, "corectitudine": {"vip _ neutru": true ", reward_cap_equivalent": true}, "rg": {"apliced _ break _ min": 10}
}

12) Conducte și producție

Arhitectură:

Evenimente → Kafka/Redpanda → butch/stream caracteristică (1h/24h/7d ferestre).
Feature Store (online/offline) cu livrare SLA.
Clustering/încorporarea de formare o dată la 1-7 zile; Atribuirea online a segmentelor la intrare
Orchestrarea soluțiilor: Serviciul API de segmentare → Matchmaking/Tasks/Comms.

Pseudo codul de atribuire:

python ctx = build_context (user_id)
x = feature_store. adu (user_id)
z = user2vec. încorporare (x. secvență)
cluster = hdbscan. prezice (z)
segment = postprocess (cluster, mmr = ctx. mmr, rg = ctx. rg_flags)
emit_segment (user_id, segment)

13) UX și comunicații

Lobby cu „pentru tine”: format, durată, timp sloturi - într-un singur bloc.

Ton non-manipulativ: „Recomandăm un scurt calificativ seara - așa joci de obicei”.

Opțiuni de control: schimbați formatul/slotul, dezactivați recomandările personale.

VFX liniștit: markeri de progres de sarcini îngrijite, fără spam.

14) Lista de verificare a integrității și RG

Segmentarea nu afectează RTP/cote în meciuri.
Plafonul valorii premiilor este același pentru toată lumea.
Pagina principiilor de operare transparente.
Anti-abuz (coliziuni, smurfing, limite de rată) sunt incluse.
Gărzile RG sunt active: pauze, limite de durată, complexitate redusă.
Jurnalele de decizii și codurile de motive.

15) Planul de implementare

1. MVP (3-5 săptămâni): K-mijloace + caracteristică de bază; Format/slot recomandări transparență ecran.

2. v0. 9: User2Vec/Game2Vec încorporări; HDBSCAN; semnale grafice anti-abuz.

3. v1. 0: actualizări de segment online, grupare cu bandiți pentru sarcini; rapoarte de „integritate” și analize RG.

4. Următoarea: Configurarea RL a lanțurilor de sarcini pe segmente; cross-promo, modele sezoniere.

Segmentarea AI este un strat de sensuri peste MMR: nu schimbă șansele, dar selectează formatul, durata, sarcinile și comunicațiile pentru stilul jucătorului. Combinația de grupare, încorporări și propensiuni oferă o tipologie stabilă; anti-abuz și gărzile RG mențin sistemul cinstit; valorile (Gini, P95, emisiile ROI) confirmă faptul că ecosistemul turneului a devenit mai echitabil și mai eficient.