【摘 要】
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根据《2018年中国游戏产业报告》显示,2018年中国游戏市场实际销售收入达2144.4亿元,全球占比达到23.6%。中国已经成为全球游戏市场中的一个重要组成部分。伴随着网络市场的高速发展,资本的大量涌入和相关政策的完善与支持,游戏产业已经成为我国市场经济的重要组成部分。企业作为市场经济环境下的微观主体,其目的在于追求产品的经济效益。准确地预测一款游戏的用户付费金额,就是准确地预测了其盈利能力,这
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根据《2018年中国游戏产业报告》显示,2018年中国游戏市场实际销售收入达2144.4亿元,全球占比达到23.6%。中国已经成为全球游戏市场中的一个重要组成部分。伴随着网络市场的高速发展,资本的大量涌入和相关政策的完善与支持,游戏产业已经成为我国市场经济的重要组成部分。企业作为市场经济环境下的微观主体,其目的在于追求产品的经济效益。准确地预测一款游戏的用户付费金额,就是准确地预测了其盈利能力,这对游戏企业的内部资源整合与相关管理决策具有重要意义。本论文以智能算法如BP神经网络、最小二乘法支持向量机(LSSVM)和随机森林(RF)为手段,对某款游戏的充值金额进行了回归预测。为了消除原始数据中量纲不同带来的影响,本文预先采用Z-score标准化对数据进行预处理,进而采用主成分分析法(PCA)对数据进行降维处理以减小运算工作量。最后,引入线性模型同三种智能算法模型进行精度对比。论文通过对各个模型平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对百分误差(MAPE)的计算,发现随机森林模型在预测方面表现较好。其对于游戏中用户付费金额的准确预测,对企业资源的整合、管理决策的制定有着重要的意义。
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