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AI如何個性化任務和錦標賽挑戰
1）為什麼要個性化
任務和錦標賽任務的AI個性化：- 提高相關性（「音調」任務，沒有無聊的格林）；
- 減少阻力（玩家輪廓下的復雜性和持續時間）；
- 改善重建和參與（可見進展，可理解的目標）；
- 保護經濟（受控頒獎和條件誠實）。
關鍵：個性化和公平的平衡--個人目標不應該在遊戲中產生數學優勢。
2）數據信號（模型輸入）
行為：插槽/提供者類型，平均費率，旋轉速度，會話長度，白天時間，輸入頻率。
進度：級別/CR，完成過去的任務，錦標賽的成功/失敗，streak'y。
財務：存款/結算（匯總,沒有敏感細節）,對獎金的敏感性。
社會：參與聊天/活動、剪輯/回放、社區反應（如果有）。
上下文：設備、登錄通道、內容/提供商地理限制。
RG信號：時間限制/存款，傾向於長會話-降低復雜性和軟停頓。
3）模型堆棧
1.聚類（未聚類）
K-Means/DBSCAN/HDBSCAN →行為細分：「短跑選手」，「收藏家」，「錦標賽老板」，「品牌忠誠於提供商」。
用法：選擇分區下方的基本「任務框架」。
2.Propensity得分（超級）
目標：在T窗口後完成任務X的概率，參加比賽的可能性/完成。
模型：Gradient Boosting（GBDT），邏輯回歸，表變形金剛。
3.上下文匪徒（contextual bandits）
目的：通過探索/探索控制，在線選擇任務類型和復雜性。
方法：LinUCB/Thompson采樣。
4.RL/政策學習（可選）
目的：優化任務/任務（鏈）序列，以保持玩家不過熱。
限制：嚴格的安全保障（見第7條）。
4）數據線和銷售解決方案
事件收集：事件巴士（Kafka/Redpanda），模式：旋轉，session_start/end，mission_progress，tournament_result。
Fichering：1h/24h/7d框架；總量（利率中位數，速度方差，提供商的多樣性）。
配置/模型更新：每1-7天離線一次；每個環節的在線評分+土匪的部分補習。
發行限制：誠實政策（評級限制，獎勵帽，RG限制）。
決策的邏輯：顯示了誰/何時/哪種策略變體,機會,預期的復雜性,實際結果。
5）任務生成器（決策邏輯）
1.部分：群集→基本任務籃子（流派，持續時間）。
2.合成過濾器：提供商，地理，RG限制（包括白天時間限制）。
3.Propensity評分：根據完成概率和預期價值（EV還原）對候選人進行排名。
4.上下文強盜：選擇1-2名具有ε排名的最佳候選人。
5.難度調整：將目標（自旋/投註/時間）調整為外圍窗口（例如工作日晚上/周末）。
6.發射帽：季節性代幣/化妝品預算檢查。
7.有意義的選擇：提供1個備用任務（X小時一次「更改」按鈕）。
6）個性化比賽任務
根據MMR和歷史選擇聯賽/分區-獨立於VIP（請參閱上一篇文章）。
比賽中的個人微目標：「扮演3個提供者」，「保持節奏≤N旋轉/分鐘」，「前X％的徽章」-繞過螺旋線。
靈活的參與窗口：玩家更頻繁在線的時間段；AI建議排位賽。
獲獎的輪廓軌道：化妝品和令牌，考慮到稀有性，但沒有增加RTP/矩陣。
7）AI的誠實規則，責任和限制
Safety-constreint：每天最多N個人的任務；禁止在RG疲勞信號下增加復雜性。
透明度：「如何選擇任務」屏幕：細分，上下文，防止失敗（pity timers），獎勵帽。
公平：同樣的獎項上限；個性化改變了路徑而不是最終價值。
Responsible Gaming：軟停頓,「休息」建議,日間限制-嵌入在息肉中。
隱私：僅限於單元；超出調控最低限度的模型焊料中沒有PII。
8）反濫用和反遊戲
單一周期設計：任務周期性高的重復→需要變異（提供者/出價/時間）。
節奏帽：不超過X任務/天，在「快速」任務之間冷靜下來。
復雜警衛隊：下限/上限；禁止激增。
錦標賽中的緊身：網絡/行為簽名，大師聯賽中的隨機KYC支票。
日誌審核：決策的可解釋性（reason codes：細分,propensity, bandit-arm）。
9）成功指標
Uplift D7/D30個性化與基礎。
任務完成率和Median時間完成率（TTC）。
Stickiness（DAU/MAU），Avg Session Length（帶有RG監護人）。
獎項分配的Gini（相似努力的均勻性）。
「不公正」和Mute/Opt-out Rate個性化的Complaint Rate。
ROI 獎/GGR獎是促銷經濟的可持續性。
探礦成本土匪和Regret-用於配置ε/湯普森采樣。
10）發射的A/B模式
1.任務類型：提供者vs流派。
2.任務長度：短（≤15分鐘）vs中等（30-40分鐘）。
3.Pity timers：在相同的p₀下硬對軟。
4.強盜算法：LinUCB vs Thompson；不同ε。
5.任務變更：1/天 vs 2/天訪問。
6.錦標賽微目標：一對兩平行。
11）任務和錦標賽任務模板（JSON）
任務（個性化）：json
{
"mission_id": "m.s3.var.playtime.diverse.001，標題："打開三個世界"，"segment_hint"："collector"，"difficulty"："medium"，"requirements"：［
{"type":"provider_diversity","providers":3,"window_min":30}, {"type":"bet_range","min":0.2,"max":1.0}
], "pity": {"soft_delta":0.02,"cap":0.4,"hard_after_attempts":30}, "rewards": {"tokens": 12, "cosmetic_drop": {"rarity":"Rare","p":0.12}}, "caps": {"daily_user_missions": 3, "economy_token_cap": 150}
}json
{
"task_id": "t.s3.qualifier.pacing.tempo", "context": {"league":"Gold","time_slot":"evening"}, "goal": {"type":"pace_control","max_spins_per_min":45,"duration_min":20}, "vip_neutral": true, "rewards": {"season_points": 120}, "fairness": {"max_value_equivalence": true}
}12）生產偽代碼（上下文強盜）
python上下文：段、時間、設備、最近的TTC、RG標誌context=build_context （user_id）
candidates = fetch_candidate_missions(segment=context.segment)
candidates = compliance_filter(candidates, context.geo, context.rg)
scored = [(m, propensity_score(m, context)) for m in candidates]
topK = top_by_score(scored, k=5)
匪徒選擇「手」（arm）
chosen = contextual_bandit.choose_arm(topK, context)
復雜度調制+驗證發布預算personalized=adjust_difficulty （chosen, context）
if not economy_budget_ok(personalized):
personalized = degrade_reward(personalized)
log_decision(user_id, context, personalized)
deliver(personalized)13） UX模式
透明度： 「適合你的風格：30-40分鐘，3個供應商，勝利-罕見的化妝品下降。」
控制：更改任務（cooldown）按鈕,撥號器「禁用個性化」。
流暢性：難度指標，時間評估，具有TTC預測的進度欄。
安靜的VFX：成功的簡短動畫；失敗的支架-+碎片/進度pity。
14）發布計劃
1.MVP（3-5周）：任務聚類+推進劑；靜態錦標賽任務；排放帽；透明度屏幕。
2.v0.9：上下文匪徒；改變任務；錦標賽中的微型目標；完整的RG監護人。
3.v1.0：任務的RL鏈；社會目標；視覺收藏；「誠實」報告和日誌審核。
4.接下來：季節性模式輪換，復古復古化妝品，與供應商交叉促銷。
15）啟動前的Checlist
- 個性化不會影響RTP/數學優勢。
- 發射帽和任務日限。
- Pity timers和確定性裏程碑已配置。
- 「如何工作」屏幕+reason codes。
- RG策略：暫停、限制、「禁用個性化」選項。
- 反借口：需求的變異性，節奏帽，決策日誌審核。
- A/B計劃和具有成功閾值的目標KPI列表。
AI個性化不是「更難」，而是更聰明的：任務和錦標賽任務適應玩家的風格，但保持誠實和安全，發射在預算中，規則是透明的。聚類+propensity提供了基礎，上下文土匪優化了展示，RL改善了鏈條-所有這些僅在「我們如何準確地選擇目標」的清晰接頭，RG守護者和可理解的溝通中起作用。