【CSWS2014 Summer School】大数据下的游戏营销模式革新-邓大付
大数据下的游戏营销模式革新
邓大付博士腾讯专家工程师
Bio:毕业于华中科技大学,现任腾讯IEG运营部数据中心技术副总监,负责腾讯游戏的数据挖掘相关工作,包括有用户画像,推荐系统,基础算法研究等。主要感兴趣的领域包括有分布式计算平台系统架构,机器学习算法等。
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这个讲座时间比较短,内容也比较少,不过还是让我开拓了眼界,比如TX游戏数据的规模、游戏服务器的规模以及游戏中一些算法、模型的应用。
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Fig 1,整体框架。
Fig 2,游戏数据规模,36PB,每天还增加2000亿。
Fig 3,服务器规模。
Fig 4,数据分析的流程。可以在原始数据层看出数据来源,对玩家分析时,并不仅仅采用玩家在当前游戏中的数据,还会利用玩家在其他游戏中的数据。
Fig 5,第一个案例。主要是玩家的挽回,减少玩家流失。
Fig 6,礼包推荐、战队推荐,据说是可以获取玩家每一局的大量数据,比如玩家的队友、对手、每个人的装备、死亡方式等;
在这里可以看出通过数据进行用户画像之后得到一个宽表,然后用C50决策树对新手和高手进行礼包推荐;利用逻辑回归LR对一般用户进行战队推荐;
具体的细节就没有更多详细说明了。
Fig 7,实际效果。
Fig 8,将推荐系统应用到游戏商城。
Fig 9,系统框架。
Fig 10,一些特征。
Fig 11,模型。
Fig 12,做对比的时候只要比“热销法”好,一般就认为推荐是好的。
Fig 13,实际效果。可以看出这种方法减少了翻页数、提升了点击率以及购买转化率。
转载于:https://www.cnblogs.com/CheeseZH/p/3908598.html
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