Support us

Учёные разработали ИИ-систему для предсказания оттока пользователей мобильных игр

Оставить комментарий
Учёные разработали ИИ-систему для предсказания оттока пользователей мобильных игр

Исследователи Samsung Research America и 3 американских университетов создали новый метод просчитать отток геймеров на основе машинного обучения и статистических данных Samsung, сообщает VentureBeat.

Существующие системы для этой задачи справляются лишь с одной или несколькими играми, причём они не учитывают такие данные о взаимодействии пользователя с приложением, как состояние WiFi-подключения, яркость экрана или громкость аудио. Новая модель задействует подробную информацию об открытиях, закрытиях, установках и удалениях игр, которую собирает приложение Samsung Game Launcher для запуска игр и ведения статистики.

Система анализирует и предсказывает «будущее» игр на микроуровне (в рамках отдельного пользователя) и на макроуровне (в рамках всех пользователей). Исследователи на графах моделируют взаимодействие геймеров с играми, а с помощью глубокой нейросети фиксируют контекстуальную информацию и динамику использования игр. На основе этого алгоритмы генерируют прогноз макро-оттока игроков на ближайшее будущее.

Для создания тренировочных датасетов исследователи собирали информацию по десяткам тысяч мобильных игр от сотен миллионов пользователей из США и Южной Кореи — анонимно и только с их разрешения. В частности, учёных интересовала игровая история, профили игр (жанр, разработчик, скачивания, значения и количества оценок) и геймеров (модель устройства, регион).

Всё это позволило модели достичь «выдающейся» точности в обоих видам предсказаний. При этом её можно применять не только разработчикам мобильных игр и платформам, но и для прогнозирования ухода пользователей или клиентов в других сферах.

16 лет dev.by — «дефолтный» источник информации о беларусском ИТ

Вы можете...

Читайте также
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
Пока 20% топ-менеджеров утверждают, что машинное обучение является существенной частью их бизнеса, неудивительно, что стоимость мирового рынка машинного обучения, по некоторым оценкам, достигнет $117 млрд к концу 2027 года. Мы перевели материал Udacity о семи самых обсуждаемых тенденциях в машинном обучении в 2022 году.
VK заплатил около $4 млн за беларусского разработчика мобильных игр
VK заплатил около $4 млн за беларусского разработчика мобильных игр
VK заплатил около $4 млн за беларусского разработчика мобильных игр
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Думскроллинг вредит психике и физическому здоровью пользователей
Думскроллинг вредит психике и физическому здоровью пользователей
Думскроллинг вредит психике и физическому здоровью пользователей
3 комментария

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.