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J-GLOBAL ID：201802268163271004   整理番号：18A2110320

モバイルゲームからのChurn予測のクラスタリングプレーヤ挙動データと性能改善【JST・京大機械翻訳】

Clustering Player Behavioral Data and Improving Performance of Churn Prediction from Mobile Game

著者 (4件)： Kwon Hyoungjin (ETRI, Daejon, South Korea) ,  Jeong Wooyoung (Hongik University) ,  Kim Dae-Wook (ETRI, Daejon, South Korea) ,  Yang Seong-Il (ETRI, Daejon, South Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICTC  ページ： 1252-1254  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ビデオゲームが進化するにつれて,プレーヤの行動の変化を認識することは重要である。したがって,クラスタ化プレーヤーの行動データは重要な問題になっている。本論文では,行動ログデータからクラスタリング法を提案した。提案した方法を用いて,2つの実験結果を示した。1つは,クラスタ化挙動パターンのゲーム内イベントへの変化を解析することであり,もう1つは,チャーン教師つき学習モデルを改善するための特徴としてクラスタリング結果を用いることである。実験結果により,提案した方法を適用して,実世界応用のためのチャーンの予測と同様に,プレイヤーの挙動に及ぼすゲーム内イベントの影響を解析した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *携帯電話 ,  *クラスタ化 ,  *ゲーム ,  教師つき学習 ,  ビデオゲーム ,  *予測 ,  チャーニング ,  *改変
準シソーラス用語： クラスタリング法 ,  *プレイヤ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： モバイル ,  ゲーム ,  予測 ,  挙動 ,  性能改善