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J-GLOBAL ID：201902254674258539   整理番号：19A2270241

商用ゲームログデータを用いたChurn予測と生存分析に関するゲームデータマイニング競争【JST・京大機械翻訳】

Game Data Mining Competition on Churn Prediction and Survival Analysis Using Commercial Game Log Data

著者 (17件)： Lee Eunjo (NCSOFT, Seongnam, South Korea) ,  Jang Yoonjae (NCSOFT, Seongnam, South Korea) ,  Yoon Du-Mim (Computer Science and Engineering Department, Sejong University, Seoul, South Korea) ,  Jeon Jihoon (Computer Science and Engineering Department, Sejong University, Seoul, South Korea) ,  Yang Seong-il (Electronics and Telecommunications Research Institute, Daejeon, South Korea) ,  Lee Sang-Kwang (Electronics and Telecommunications Research Institute, Daejeon, South Korea) ,  Kim Dae-Wook (Electronics and Telecommunications Research Institute, Daejeon, South Korea) ,  Chen Pei Pei (Game Data Science Department, Yokozuna Data, Silicon Studio, Tokyo, Japan) ,  Guitart Anna (Game Data Science Department, Yokozuna Data, Silicon Studio, Tokyo, Japan) ,  Bertens Paul (Game Data Science Department, Yokozuna Data, Silicon Studio, Tokyo, Japan) ,  Perianez Africa (Game Data Science Department, Yokozuna Data, Silicon Studio, Tokyo, Japan) ,  Hadiji Fabian (Goedle.io GmbH, Cologne, Germany) ,  Muller Marc (Goedle.io GmbH, Cologne, Germany) ,  Joo Youngjun (Department of Computer Engineering, Yonsei University, Seoul, South Korea) ,  Lee Jiyeon (Department of Computer Engineering, Yonsei University, Seoul, South Korea) ,  Hwang Inchon (Department of Computer Engineering, Yonsei University, Seoul, South Korea) ,  Kim Kyung-Joong (Computer Science and Engineering Department, Sejong University, Seoul, South Korea)
資料名： IEEE Transactions on Games  (IEEE Transactions on Games)
巻： 11  号： 3  ページ： 215-226  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2264A  ISSN： 2475-1502  CODEN： TCIARR  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ゲーム企業は,それらのゲームデータを外部研究者と共有することを避ける。今までのところ,いくつかの研究グループだけが,ゲームデータへの限られたアクセスを制限してきた。これらの企業のリラクタンスは,データを公開することを可能にし,ゲーム産業に特異的なデータマイニング技術と人工知能研究の広い利用と開発を制限する。本論文では,韓国の主要なゲーム企業の1つからの商業的ゲームログデータを用いて,ゲームデータマイニングに関する国際競争を開発し実行した。著者らのアプローチは,データを公開することにより,最先端のデータマイニング技術をゲームログデータに開発し,適用することを可能にした。競争のために,データを,NCSOFTからの行動役割ゲーム,Blade&Soulから収集した。データは,10000人の選手から約100GBのゲームログを構成した。競争の主な目的は,プレイヤーがチャーンとなるかどうかを予測することであり,プレイヤーが2つの期間の間にチャーンになるかどうかを予測することであった。それらの間で,ビジネスモデルを毎月の加入から自由になるモデルに変えた。競争の結果は,高度にランク付けされた競争者が,深い学習,ツリーブースティング,および線形回帰を使用したことを明らかにした。Copyright 2019 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： *ゲーム ,  等級づけ ,  *データマイニング ,  *予測 ,  人工知能 ,  大韓民国 ,  磁気抵抗
準シソーラス用語： 線形回帰 ,  ブースティング ,  ビジネスモデル ,  プレイヤ ,  運動選手 ,  国際競争 ,  データマイニング技術 ,  生存率分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： ゲーム ,  ログデータ ,  予測 ,  生存分析 ,  データマイニング ,  競争