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.

Источник: dev.by