Впоследствие играчите в интерактивните казина придобиват множество поведенчески данни. Чрез събиране и задълбочен анализ на тази информация, казината могат да получат значителна информация за предпочитанията и стремежите на инвеститорите.

Първо се сглобяват стандартизирани характеристики на всеки геймър, които след това се използват за клъстеризиране, използвайки k-нормалния алгоритъм. Резултатът е автоматичен набор от всички възможни клъстери, които се различават един от друг.

Класификация на подобни отговори

Операторите на онлайн казина разчитат на потребителската обратна връзка, за да критикуват услугите си и да идентифицират области за подобрение. Положителен отзив от надежден агрегатор, Avos-Libo, ще привлече трафик и в крайна сметка ще подобри репутацията на играчите, залагащи с истински пари. И обратно, отрицателен отзив ще обезкуражи потенциалните клиенти и ще повлияе негативно на репутацията на платформата.

Целта на това проучване е да се проучи използването на данни от времевата линия и техники за клъстеризиране за откриване на перверзна зависимост към видеоигри. Този подход използва комбинация от алгоритми за машинно обучение и показатели за ефективност, за да анализира поведението на играчите в казиното и да разкрие модели.

Алгоритъмът „лакът“ беше използван за намиране на оптималната стойност на k, която след това беше избрана като брой образувани клъстери. Следователно, за да се изяснят резултатите, беше използвана силуетна метрика, оценяваща колко добре клъстерите са разделени на възприемани модификации на действието. Анализът показва, че клъстер 0 съдържа група инвеститори, които са готови да играят без ограничение, въпреки факта, че губят пари. Тези инвеститори трябва да бъдат класифицирани като патологични, предвид опасното им алопрениране и непрекъснатите им загуби.

Идентифициране на често срещани задачи

Онлайн казината събират широк набор от данни за своите играчи. Това включва избраните от тях игри, направените залози и, между другото, техните изисквания за превъртане. Чрез обобщаване и задълбочен анализ на тези данни, казината могат да идентифицират ключови модели, които ще им помогнат да ангажират по-добре играчите си. Това знание е от решаващо значение за разработването на ефективни стратегии за задържане на играчите.

В това проучване използваме прост алгоритъм за клъстериране, за да разкрием поведенчески промени, вероятно свързани с целеви изображения. Системата анализира Admiral kasino исторически данни за целеви игри, за да извлече поведенчески клъстери, които могат да се използват за моделиране на вероятността потребител да попадне в категорията на патологично поведение във видеоигрите.

Получените поведенчески профили ще предоставят по-цялостно разбиране на поведението на потребителите при игри, отколкото е възможно с традиционните технологии, като например дървета на решенията в CART или общи адитивни модификации. Тези профили позволяват количествена оценка на толерантността към риск на отделните инвеститори и техните любими жанрове игри. Те могат да бъдат използвани и за разработване на персонализирани автоматизирани подходи, които ще подпомогнат ангажираността им с казиното.

За анализ данните бяха сортирани в три категории, използвайки метода на главните компоненти. Беше построена двуизмерна диаграма на разсейване, демонстрираща разлики в диапазона на наблюдаваните резултати и съответните им клъстерни разпределения. Нанесена хидрограма предоставя интересна информация относно относителната еднородност между различните групи игрово поведение. Освен това за всеки клъстер беше построена хистограма, илюстрираща разпределението на всяка група.

Поради тази причина, за всеки от разглежданите видове целево-ориентирани игри (залози за въздушни спортове и блекджек), k-нормалният метод беше реализиран във времеви формати върху набори от данни, получени по време на етапа на предварителна обработка. За да се намери оптималната стойност на k, броят на образуваните клъстери и за да се получи добра силуетна характеристика, беше използван методът „лакът“. Резултатите показват, че най-добрият избор за k е най-високият резултат, което представлява компромис между тромавия брой клъстери и ограничения брой възможни модели.

Подобряване на собствеността върху местоположенията на потребителите

Големите онлайн казина използват надеждна система за извод, за да улавят предпочитанията на потребителите, предоставяйки им мощни инструменти за подобряване на игровото изживяване и задържане на играчите. Тази система използва различни методи за поведенчески анализ, включително клъстериране, за да идентифицира и сегментира играчите в отделни групи въз основа на техните онлайн навици. Чрез прилагането на тези данни, сайтовете за хазарт могат по-добре да адаптират промоциите и игрите към уникалните предпочитания на своите клиенти, насърчавайки лоялността и удовлетвореността на потребителите.

Няколко метода за машинно обучение (МО) могат да се използват за анализ на данни във времева област за клъстериране, откриване на характеристики и моделиране. Най-разпространеният подход е контролираното МО, което изисква набор от данни за видео обучение, заедно с модел на самолет, който може да се научи от този набор от данни. Методите за неконтролирано МО обикновено се използват за разкриване на скрити модели в данните и все още не изискват обучение на модел.

Един от добре познатите методи за автоматично обучение е клъстеризацията от K-тип, която се надява да бъде приложима както за контролирано, така и за самостоятелно обучение. Истинският гама алгоритъм извършва серия от итерации, за да намери оптималния размер на клъстера. Всяка операция започва с начален набор от центрове на клъстери или центроиди. Всяка точка от данни след това се присвоява на най-близката до нея половина. След това центроидите се прецизират, което позволява на метода да определи най-подходящите точки от данни за всеки клъстер.

В това проучване е използван алгоритъм за клъстериране K-means върху набор от данни за действията на инвеститорите в европейско интерактивно казино. Полученият набор от данни съдържаше информация за профила на играчите, включително техните предпочитания за игра и модели на поведение. Резултатите от клъстерирането ни позволиха да идентифицираме четири различни потребителски профила: професионални геймъри, аматьори геймъри, компулсивни геймъри и патологични геймъри.

За целите на стандартизацията на данните, всяка точка от данните беше стандартизирана, което означава, че ѝ беше присвоено тегло 1, ако алопринирането на потребителя беше благоприятно, и 0 в противен случай. Извлечените точки от данните бяха анализирани с помощта на алгоритъм за клъстериране с K-нормално распределение, като се използва методът за динамично изкривяване на времето (DTW) за подравняване и сравнение на линиите.