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使用AI對比賽參與者進行細分

1）為什麼要分割比賽球員

AI分段有助於：

誠實地播種和比賽制作（MMR/聯賽，資格籃子）。
個性化任務和時間表（時間插槽、活動長度）。
管理獎項經濟學（目標範圍和獎項發行）。
降低風險和負擔（RG監護人，反擦傷）。
通過相關目標和感知元進展的復雜性來增強重建。

2）數據和信號

遊戲/錦標賽中的行為

節奏：旋轉/分鐘，中位數和方差。

參與的性質：活動頻率，排位賽長度，完成率。

內容多樣性：提供商/流派，新穎性。

Skill&競爭性

位置歷史（前X％，最後桌子），結果穩定性。

MMR/Elo，K因子，對聯賽晉升的反應。

經濟學

價值代理：存款的周轉/頻率（匯總），獎勵敏感性（在公告時轉換為參與）。

社會信號

聊天/剪輯/社區活動，報告和收聽帖子。

上下文和RG

每天的時間，設備，連續會話，限制和RG標誌（用於降低負載）。

💡 所有信號都是聚合形式的，沒有PII超出調節最小值。

3）Fichering（示例）

結果穩定性：位置變異系數，P75→P25增量。

Skill梯度：MMR在各部門之間過渡後的收益/下降。

時間參與：每周小時/日命中，自動相關。

內容多樣性：提供商/流派的熵。

經濟敏感性：uplift參與促銷/助推器。

RG負載：會話的平均持續時間和速度，警告。

4）細分模型堆棧

1.聚類（未解決）：行為段的K-Means/HDBSCAN。

2.Embeddings：

User2Vec提供商/提供商序列（Skip-gram），Game2Vec內容接近→更好地分組「興趣」。
3.圖形分割：協作社區（Community Detection）-用於捕捉接線/pati遊戲。
4.Propensiti模型（supervised）：輸球後參與/完成/回滾的可能性。
5.混合類型：最後的部分=× skill行為×經濟×風險的組合。

5）類型學示例（骨架）

S1「短跑預選賽」：短暫的激烈比賽，高峰，低穩定性。

S2 「Staer錦標賽選手」：長排位賽，穩定前25％，平均速度。

S3「內容收集器」：提供商的高熵性，喜歡「多樣性」任務。

S4「大師決賽」：高MMR，狹窄的供應商池，高比例的決賽桌。

S5「季節性獵人」：在增強期/增益期被海浪激活。

S6 「RG風險信號」：疲勞/漫長的擦拭會話的跡象-需要保留場景。

6）與聯賽和播種的捆綁在一起

片段不會取代MMR，而是豐富它：片段會影響預選賽的長度，問題類型，時間表，但不影響數學賠率/規則。

在細分市場與當前聯賽之間的明顯混戰中，Placement比賽+快速up/down。

公平性：VIP狀態不會影響MMR，也沒有給比賽帶來好處。

7）在實踐中使用細分

錦標賽格式：沖刺/馬拉松/S1/S2下混合。

微型任務：S3的提供商多樣性，S1的節奏控制。

日程安排：個人對熟悉活動的建議。

獎項：重點是化妝品/套裝；稀有-常見於所有人，無需付費。

通訊：文本/音調，策略提示（道德中立）。

RG監護人：對於S6-軟暫停，任務長度限制，降低難度。

8）反濫用和合規性

閉合/藍精靈：圖形提示和行為生物識別法；大師聯賽中的偶然KYC。

費率限制：嘗試/重新嘗試；在重復循環下冷卻。

正義：獎項價值的上限相同；分割改變了獲勝的路徑/UX而不是EV。

透明度：「細分如何工作」屏幕：一般原則，不透露內部權重。

9）成功指標

Uplift D7/D30細分市場vs控制。

參與率/完成率任務和資格賽。

SP分布（Gini）-季節性進展的均勻性。

P95獲獎時間-控制色散。

Complaint/Abuse rate, Smurf/Collusion flags.

RG指標：軟停頓的比例，超長會話的減少。

ROI 獎/GGR獎是促銷經濟的可持續性。

10） A/B模式

1.K-Means vs HDBSCAN分段（噪聲穩定性，簇穩定性）。

2.添加了embeddings vs沒有它們（格式建議的質量）。

3.微型任務：一對兩平行。

4.時間插槽：個人vs固定。

5.RG警衛隊門檻：溫和vs嚴格。

6.排位賽長度：短對S1/S2長。

11） JSON模板

玩家細分卡（聚合+標簽）：

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"
}

關於錦標賽/任務格式的決定：

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）管道和生產

體系結構：

事件→ Kafka/Redpanda → butchem/stream（1h/24h/7d窗口）。
帶有SLA交付功能商店（在線/離線）。
每1-7天進行一次聚類/積聚培訓；在登錄時在線分配段。
解決方案編排：Segmentation API → Matchmaking/Tasks/Comms服務。

分配的偽代碼：

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和通信

帶有「低於你」的大廳：格式，持續時間，時間插槽-在一個街區。

沒有操縱的語氣： 「我們建議晚上有一個簡短的預選賽-這就是你通常玩的方式。」

控制選項：更改格式/插槽,禁用個人建議。

安靜的VFX：在任務上整潔的進步標誌，沒有垃圾郵件。

14）誠實和RG支票

分割不會影響比賽中的RTP/賠率。
獎項價值的上限對所有人都是相同的。
透明的工作原則頁面。
包括Anti-Abuse（緊縮，藍精靈，rate限制）。
RG監護人很活躍：暫停，持續時間限制，復雜性降低。
決策日誌和可解釋性審計（reason codes）。

15）實施計劃

1.MVP（3-5周）：K-Means+基本拳擊；格式/插槽建議；透明度屏幕。

2.v0.9：embeddings User2Vec/Game2Vec；HDBSCAN;反圖信號。

3.v1.0：在線分段更新，與土匪一起執行任務；「誠實」報告和RG分析。

4.接下來：跨段配置RL任務鏈；交叉促銷,季節性模式。

AI分割是MMR之上的意義層：它不會改變賠率，而是根據玩家的風格選擇格式，持續時間，任務和通信。聚類，栓塞和螺旋體的結合提供了可持續的類型。防盜和RG監護人保持系統誠實；指標（Gini，P95，ROI發射）確認錦標賽生態系統已經變得既公平又有效。