【摘 要】
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用户流失预测在很多领域得到关注,目前主流的用户流失预测方法是使用分类法。网络游戏领域发展迅猛,但用户特征选取、特征处理和流失预测的相关研究较少。本文以一款网页网络
【机 构】
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北京大学计算机科学与技术系,上海人人游戏科技发展有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1536201,61272340);江苏未来网络创新研究院项目(BY2013095-4-02)
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用户流失预测在很多领域得到关注,目前主流的用户流失预测方法是使用分类法。网络游戏领域发展迅猛,但用户特征选取、特征处理和流失预测的相关研究较少。本文以一款网页网络游戏的用户记录为数据,对用户游戏行为进行分析对比,发现流失用户在游戏投入、博彩热情、玩家互动方面与正常用户存在显著差异;同时发现网络游戏数据存在样本分布不平衡、候选特征库庞大和干扰差异多等难点。在此分析基础上,本文探讨了网游用户的关键特征提取的关注方向,以及归一化和对齐化在特征处理中的关键作用。实验表明,本文提取的特征具有很好的区分度。
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