О нас      Контакты      Оплата      Доставка      Кредит      Покупаем БУ      Техподдержка      Акции     
(499) 126-15-12
ICQ445899221   ICQ334778123
КЦ “Савеловский”
Павильон А5
Как добраться

Товаров: 0
Сумма: 0
Курс: $1=62.00руб.
  ВЕРНОСТЬ ТРАДИЦИЯМ

ТКЦ «САВЕЛОВСКИЙ»
   

Пол игрока можно узнать по его поведению

Пол игрока можно узнать по его поведению

Их пользователи с каждым днем генерируют всё больше данных, которые можно использовать для разработки моделей игрового поведения или определения персональных особенностей игроков. Видеоигры давно и прочно вошли в современную жизнь: с каждым днем растёт количество онлайн и оффлайн продуктов для различных платформ. Это полезно, к примеру, для раннего выявления игровой зависимости, а также для маркетинговых исследований в игровой сфере.

Однако, чтобы делать статистически значимые выводы, необходимо анализировать большие массивы игровых данных. До сих пор все исследования игровых данных проводились вручную на небольших выборках. Учёные из Университета ИТМО вместе с коллегами из Университета Сингапура одними из первых применили для этого машинное обучение и при помощи собранного набора данных о поведении пользователей игровой платформы Steam, а также специально разработанной и обученной модели, смогли на основе поведения игрока предсказывать его пол.

me, который позволяет сопоставить аккаунты пользователей Steam с их профилями в социальных сетях: Twitter, Facebook и Instagram. Базу данных для анализа исследователи собирали на основе сервиса Player. На основе этого сравнения исследователи искали связи между данными об игровом поведении и демографическими показателями, а в итоге в основу модели легли такие признаки как потраченное на игру время, полученные игровые достижения, предпочитаемые жанры игр, наличие внутриигровых платежей и другие.

Исследователи будут работать над улучшением полученной модели, чтобы повысить точность предсказаний о пользователях. По мнению учёных, анализ игровых данных позволяет оценить интересы, локацию и демографию пользователей, а также учесть, сколько времени человек готов тратить на игры. Также её планируют адаптировать для определения игровой зависимости.

Однако, чтобы делать статистически значимые выводы, необходимо анализировать большие массивы игровых данных. До сих пор все исследования игровых данных проводились вручную на небольших выборках. Учёные из Университета ИТМО вместе с коллегами из Университета Сингапура одними из первых применили для этого машинное обучение и при помощи собранного набора данных о поведении пользователей игровой платформы Steam, а также специально разработанной и обученной модели, смогли на основе поведения игрока предсказывать его пол.

Их пользователи с каждым днем генерируют всё больше данных, которые можно использовать для разработки моделей игрового поведения или определения персональных особенностей игроков. Видеоигры давно и прочно вошли в современную жизнь: с каждым днем растёт количество онлайн и оффлайн продуктов для различных платформ. Это полезно, к примеру, для раннего выявления игровой зависимости, а также для маркетинговых исследований в игровой сфере.

Исследователи будут работать над улучшением полученной модели, чтобы повысить точность предсказаний о пользователях. По мнению учёных, анализ игровых данных позволяет оценить интересы, локацию и демографию пользователей, а также учесть, сколько времени человек готов тратить на игры. Также её планируют адаптировать для определения игровой зависимости.

me, который позволяет сопоставить аккаунты пользователей Steam с их профилями в социальных сетях: Twitter, Facebook и Instagram. Базу данных для анализа исследователи собирали на основе сервиса Player. На основе этого сравнения исследователи искали связи между данными об игровом поведении и демографическими показателями, а в итоге в основу модели легли такие признаки как потраченное на игру время, полученные игровые достижения, предпочитаемые жанры игр, наличие внутриигровых платежей и другие.


Дата публикации: 07.02.2019


Ещё новости


  16.08.2019  Прибыль NVIDIA за год рухнула в два раза

Операционная прибыль уменьшилась почти в два раза — с 1,1 млрд долларов до 571 млн долларов. Валовая прибыль компании за год также пошла вниз — она спала с 63,3% до 59,8%. На первый взгляд, цифра внуш...

  15.08.2019  БМП-3 ляжет в основу нового лёгкого танка

В частности, подтверждено создание на основе боевой машины пехоты техники средств инженерной разведки и разминирования по заказу Минобороны России. В Кургане готовятся расширять линейку боевых машин н...

  21.08.2019  Huawei Mate 30 и Huawei Mate 30 Pro могут представить 6 сентября, за несколько дней до анонса новых iPhone

Возможно, 19 сентября компания и проведет пресс-конференцию, на которой сообщит все детали, однако изначально новинки покажут на выставке IFA 2019. Однако другой сетевой информатор под ником Xiaomishk...

  22.08.2019  Стартовал прием предзаказов на Meizu 16s Pro

После успешной регистрации пользователи получают следующее уведомление, на котором показана упаковка нового смартфона. Страница бронирования не раскрывает каких-либо подробностей о характеристиках Mei...

  16.08.2019  Acer Predator XN3 – продвинутый игровой монитор

Его отличительная черта — это очень высокая частота обновления, выше чем у большинства конкурентов.  Компания Acer анонсировала монитор Predator XN3, созданный в первую очередь для профессиональ...



Все новости
Оформление кредита
Наши программисты потрудилсь сделать так, что бы вы могли оформить кредит не вставая из за стола
Достаем Ноутбуки...
Ждем Ваши заказы...
   
© 2003—2019 Интернет-магазин ноутбуков a5savel.ru. Все права защищены.
Нелицензированное использование материалов данного сайта запрещено.
(499) 126-15-12 |