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J-GLOBAL ID：202102285906558380   整理番号：21A0906347

教師なし機械学習のゲーム反詐欺分野における応用研究【JST・京大機械翻訳】

Applied Research of Unsupervised Machine Learning in Game Anti-fraud

著者 (4件)： Xu Yu (杭州浮云网絡科技有限公司,杭州 310000) ,  Zhou You (杭州浮云网絡科技有限公司,杭州 310000) ,  Lin Lu (杭州浮云网絡科技有限公司,杭州 310000) ,  Zhang Cong (杭州浮云网絡科技有限公司,杭州 310000)
資料名： Xinxi Wangluo Anquan  (Xinxi Wangluo Anquan)
号： 9  ページ： 32-36  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3332A  ISSN： 1671-1122  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： オンラインゲーム市場が絶えず大きくなるにつれ、インターネットゲームの「ウール」事件は日増しに増え、これはネットワークゲーム資産のバランス、特にゲーム発行者の利益に深刻な影響を与える。本論文は,ゲームロボットと人間のプレイヤの間の挙動の違いを発見するために,教師なし機械学習に基づくゲームロボット検出方式を提案して,次に,Word2vecアイデアを導入して,イベントタイプベクトルを処理し,クラスタ分析を通してゲームロボットと新しい詐欺パターンを見つけた。オンラインゲームの逆詐欺エンジンに教師なし機械学習を適用すると,オンラインゲームロボットの検出精度は約8%向上し,検出精度が大幅に向上した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベクトル ,  *ゲーム ,  ロボット ,  羊毛 ,  クラスタ分析 ,  インターネット
準シソーラス用語： 詐欺 ,  ネットワークゲーム ,  オンラインゲーム ,  プレイヤ ,  *教師なし機械学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 教師なし機械学習 ,  ゲーム ,  詐欺 ,  応用 ,  研究