[發明專利]一種游戲用戶行為數據挖掘方法及系統在審
| 申請號: | 202110156674.0 | 申請日: | 2021-02-04 |
| 公開(公告)號: | CN112801706A | 公開(公告)日: | 2021-05-14 |
| 發明(設計)人: | 魏浩浩;陳振標;杜曉祥 | 申請(專利權)人: | 北京云上曲率科技有限公司 |
| 主分類號: | G06Q30/02 | 分類號: | G06Q30/02;G06N3/04;G06N3/08;A63F13/79;A63F13/792;A63F13/61 |
| 代理公司: | 北京知呱呱知識產權代理有限公司 11577 | 代理人: | 丁彥峰 |
| 地址: | 100000 北京市海*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 游戲 用戶 行為 數據 挖掘 方法 系統 | ||
本申請實施例公開了一種游戲用戶行為數據挖掘方法及系統,通過將用戶行為數據拆分為用戶游戲時的動作子序列和用戶登錄時間子序列;將兩個子序列進行嵌入操作,得到預設維度的用戶行為序列和相應的行為類型;對所述用戶行為序列進行訓練,得到游戲動作embedding后的特征向量和登錄時間特征矩陣;對游戲動作特征向量和登錄時間特征矩陣進行訓練,得到游戲動作序列編碼向量和登錄時間序列編碼向量;將所述游戲動作序列編碼向量和登錄時間序列編碼向量進行特征拼接,并輸入深度神經網絡DNN中進行學習;利用學習的深度神經網絡DNN中進行游戲用戶行為的預測。針對游戲用戶的原始數據進行挖掘,訓練出精準預測游戲用戶行為的模型。
技術領域
本申請實施例涉及游戲數據分析技術領域,具體涉及一種游戲用戶行為數據挖掘方法及系統。
背景技術
近幾年,移動端游戲市場異常火爆,在安卓還是ios平臺等移動端平臺上,無論是游戲產品還是用戶數量都不斷攀升;對于一款游戲來說,用戶活躍度以及用戶付費率尤為重要。
一般來說,這些移動端游戲會存在部分玩家因為種種原因流失掉的現象和游戲內玩家付費率下降的現象,一旦出現大量玩家流失和付費率下降,會嚴重影響游戲公司的營收;另一方面,游戲要保持一定的熱度,往往會通過媒體或社交平臺,如抖音/百度/微信朋友圈/今日頭條等進行投放買入用戶,這個投入是游戲公司主要的運營成本之一,所以如何讓進行精準投放也是游戲公司核心研究的方向。
目前大部分的游戲公司都是通過運營來人工統計分析玩家流失狀態和玩家付費行為。一般情況下,每天或者在一段時間內,運營會根據游戲內玩家流失和付費等多項指標,來分析玩家流失狀態和玩家付費行為,以及分析廣告投放的效果。這樣不僅工作量很大,也很難找到影響玩家流失狀態和玩家付費行為的深層次原因。
發明內容
為此,本申請實施例提供一種游戲用戶行為數據挖掘方法及系統,針對游戲用戶的原始數據進行挖掘,訓練出精準預測游戲用戶行為的模型,可以進一步減少人力成本和廣告投放成本,實現更加精準的投放。
為了實現上述目的,本申請實施例提供如下技術方案:
根據本申請實施例的第一方面,提供了一種游戲用戶行為數據挖掘方法,所述方法包括:
獲取游戲用戶行為數據;
將所述用戶行為數據拆分為用戶游戲時的動作子序列和用戶登錄時間子序列;
將兩個子序列進行嵌入操作,得到預設維度的用戶行為序列和相應的行為類型;所述用戶行為序列包括游戲動作序列和登錄時間序列;
對所述用戶行為序列進行訓練,得到游戲動作embedding后的特征向量和登錄時間特征矩陣;
對游戲動作特征向量和登錄時間特征矩陣進行訓練,得到游戲動作序列編碼向量和登錄時間序列編碼向量;
將所述游戲動作序列編碼向量和登錄時間序列編碼向量進行特征拼接,并輸入深度神經網絡DNN中進行學習;
利用學習的深度神經網絡DNN中進行游戲用戶行為的預測。
可選地,所述對所述用戶行為序列進行訓練,得到游戲動作embedding后的特征向量和登錄時間特征矩陣,包括:
對用戶游戲的動作子序列進行編碼,通過embedding層得到把動作子序列向量化的到長度為n的特征向量;
對用戶的歷史登錄數據按照時間窗口拆分為若干個等長度的子序列,并構建形成預定的登錄時間特征矩陣。
可選地,所述對游戲動作特征向量和登錄時間特征矩陣進行訓練,得到游戲動作序列編碼向量和登錄時間序列編碼向量,包括:
將游戲動作特征向量輸入Bi-LSTM網絡,得到游戲動作序列編碼向量;
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