Abstract-förstå spelarbeteende är grundläggande i speldata vetenskap. Videospel utvecklas när spelare interagerar med spelet, så att kunna förutse spelarens upplevelse skulle bidra till att säkerställa en framgångsrik spelutveckling. Framför allt måste spelutvecklare på förhand utvärdera effekterna av ingame-evenemang. Simulering optimering av dessa händelser är avgörande för att öka spelarens engagemang och maximera monetarisering. Vi presenterar en experimentell analys av flera metoder för att förutsäga spelrelaterade variabler, med två huvudmål: att få exakta förutsägelser om köp i appen och speltid i en operativ produktionsmiljö, och att utföra simuleringar av händelser i spelet för att maximera försäljning och speltid. Vårt yttersta syfte är att ta ett steg mot datadriven utveckling av spel. Resultaten tyder på att även om resultaten av traditionella metoder som Arima fortfarande är bättre, så är resultaten av de senaste teknikerna som djupinlärning lovande. Djupt lärande kommer upp som en väl lämpad allmän modell som kan användas för att förutsäga en mängd olika tidsserier med olika dynamiska beteenden.
REF Forskningsresultaten är följande: djupinlärning 10 kan användas som en allmän modell för att förutsäga olika tidsserier som kännetecknas av olika dynamiska beteenden.
Forecasting Player Behavioral Data and Simulating in-Game Events
{'venue': 'In: Arai K., Kapoor S., Bhatia R. (eds) Advances in Information and Communication Networks. FICC 2018. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 886. Springer, Cham', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}