Torrent Gear

Сегментация участников турниров с помощью AI

1) Зачем сегментировать турнирных игроков

AI-сегментация помогает:

Честно сеять и матчмейкить (MMR/лиги, отборочные корзины).
Персонализировать задачи и расписания (слоты времени, длина ивента).
Управлять экономикой призов (целевой охват и эмиссия наград).
Снижать риск и нагрузку (RG-стражи, анти-абьюз).
Повышать ретеншн за счёт релевантных целей и чувствующей сложность мета-прогрессии.

2) Данные и сигналы

Поведение в играх/турнирах

Темп: спинов/мин, средняя и дисперсия.

Характер участия: частота ивентов, длина отборочных, доля финишей.

Разнообразие контента: провайдеры/жанры, новизна.

Скилл & Соревновательность

История позиций (топ-X%, финальные столы), стабильность результата.

MMR/Elo, K-factor, отклик на повышение лиги.

Экономика

Прокси ценности: оборот/частота депозитов (агрегировано), чувствительность к наградам (конверсия в участие при анонсе).

Социальные сигналы

Активность в чате/клипах/сообществах, репорты и хваст-посты.

Контекст и RG

Время суток, устройство, сессии подряд, лимиты и флаги RG (для понижения нагрузки).

💡 Все сигналы — в агрегированном виде, без PII сверх регуляторного минимума.

3) Фичеринг (примеры)

Стабильность результата: коэффициент вариации позиции, P75→P25 дельта.

Скилл-градиент: прирост/падение MMR после перехода между дивизионами.

Участие во времени: хиты по часам/дням недели, автокорреляция.

Разнообразие контента: энтропия провайдеров/жанров.

Экономическая чувствительность: uplift участия на промо/бусты.

RG-нагрузка: средняя длительность и скорость сессий, streak предупреждений.

4) Модельный стек сегментации

1. Кластеризация (unsupervised): K-Means/HDBSCAN для поведенческих сегментов.

2. Эмбеддинги:

User2Vec по последовательностям провайдеров/ивентов (Skip-gram), Game2Vec для близости контента → лучшее группирование «интересов».
3. Графовая сегментация: сообщества по совместному участию (Community Detection) — полезно для ловли коллюзий/пати-игр.
4. Пропенсити-модели (supervised): вероятность участия/финиша/отката после проигрышей.
5. Смешанная типология: финальные сегменты = сочетание поведения × скилла × экономики × риска.

5) Пример типологии (скелет)

S1 «Спринтер-квалификатор»: короткие интенсивные заходы, высокие пики, низкая стабильность.

S2 «Стаер-турнирщик»: длинные отборочные, стабильные топ-25%, средняя скорость.

S3 «Коллекционер-контента»: высокая энтропия провайдеров, любит миссии «разнообразия».

S4 «Мастер-финалов»: высокий MMR, узкий пул провайдеров, высокий % финальных столов.

S5 «Сезонный охотник»: активен волнами в периоды бустов/ивентов.

S6 «Риск-сигнал RG»: признаки усталости/длинных стрик-сессий — требует щадящих сценариев.

6) Связка с лигами и сеянием

Сегменты не подменяют MMR, а обогащают его: сегмент влияет на длину отборочных, тип задач, расписание, но не на математические шансы/правила.

Placement-матчи + быстрый ап/даун при явном мис-матче между сегментом и текущей лигой.

Справедливость: VIP-статус не влияет на MMR и не даёт преимущества в матче.

7) Использование сегментов на практике

Форматы турниров: спринт/марафон/микст под S1/S2.

Микро-задачи: разнообразие провайдеров для S3, контроль темпа для S1.

Расписание: персональные рекомендации слотов по привычной активности.

Награды: акцент на косметику/сеты; редкости — общие для всех, без pay-to-win.

Коммуникации: текст/тональность, подсказки стратегии (этика-нейтральны).

RG-стражи: для S6 — мягкие паузы, ограничение длины миссий, сниженная сложность.

8) Анти-абьюз и комплаенс

Коллюзии/смурфинг: граф-сигналы и поведенческая биометрия; случайные KYC на мастер-лигах.

Rate limiting: кап на попытки/ре-энтри; охлаждение при повторяющихся циклах.

Справедливость: потолок ценности наград одинаковый; сегментация меняет путь/UX, а не EV выигрыша.

Прозрачность: экран «Как работает сегментация»: общие принципы, без раскрытия внутренних весов.

9) Метрики успеха

Uplift D7/D30 по сегментам vs контроль.

Participation Rate / Completion Rate миссий и отборочных.

SP-распределение (Gini) — равномерность сезонного прогресса.

P95 времени до награды — контроль дисперсии.

Complaint/Abuse rate, Smurf/Collusion flags.

RG-метрики: доля мягких пауз, снижение сверхдлинных сессий.

Prize ROI / Emission to GGR — устойчивость промо-экономики.

10) A/B-паттерны

1. Сегментация K-Means vs HDBSCAN (шумоустойчивость, стабильность кластеров).

2. С добавлением эмбеддингов vs без них (качество рекомендаций форматов).

3. Микро-задачи: одна vs две параллельные.

4. Слоты времени: персональные vs фиксированные.

5. Порог RG-гвардов: мягкий vs строгий.

6. Длина отборочных: короткие vs длинные для S1/S2.

11) JSON-шаблоны

Карточка сегмента игрока (агрегаты + 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"
}

Решение по формату турнира/задач:

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 и продакшен

Архитектура:

События → Kafka/Redpanda → фичеринг батчем/стримом (1h/24h/7d окна).
Feature Store (онлайн/офлайн) с SLA доставки.
Обучение кластеризации/эмбеддингов раз в 1–7 дней; онлайн-присвоение сегментов при входе.
Оркестрация решений: сервис Segmentation API → Matchmaking/Tasks/Comms.

Псевдокод присвоения:

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 и коммуникации

Лобби с «под тебя»: формат, длительность, слоты времени — в одном блоке.

Тон без манипуляций: «Рекомендуем короткий квалификатор вечером — так вы обычно играете».

Опции контроля: сменить формат/слот, отключить персональные рекомендации.

Тихие VFX: аккуратные маркеры прогресса по задачам, без спама.

14) Чеклист честности и RG

Сегментация не влияет на RTP/шансы в матчах.
Потолок ценности наград одинаков для всех.
Прозрачная страница принципов работы.
Анти-абьюз (коллюзии, смурфинг, rate limits) включены.
RG-стражи активны: паузы, лимиты длительности, снижение сложности.
Логи решений и аудит объяснимости (reason codes).

15) План внедрения

1. MVP (3–5 недель): K-Means + базовый фичеринг; рекомендации формата/слота; экран прозрачности.

2. v0.9: эмбеддинги User2Vec/Game2Vec; HDBSCAN; анти-абьюз граф-сигналы.

3. v1.0: онлайн-обновления сегментов, связка с бандитами для задач; отчёты «честности» и RG-анализ.

4. Далее: RL-настройка цепочек задач по сегментам; кросс-промо, сезонные шаблоны.

AI-сегментация — это слой смыслов над MMR: она не меняет шансы, а подбирает формат, длительность, задачи и коммуникации под стиль игрока. Комбинация кластеризации, эмбеддингов и пропенсити даёт устойчивую типологию; анти-абьюз и RG-стражи держат систему честной; метрики (Gini, P95, ROI эмиссии) подтверждают, что турнирная экосистема стала и справедливее, и эффективнее.