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介面概念示意——並非已交付產品
個人化與 ML · ML
協同過濾推薦提升遊戲平台課金率
+15%
遊戲平台手上早已有最強的推薦訊號：玩家行為。本項目把行為日誌煉成 item embedding 與推薦時機模型，商店不再向所有人推同一個組合。
流程
整合行為日誌
Session、課金、道具互動由你自己的數據庫匯出——不引入任何第三方數據。
清洗與編碼
識別碼對齊、機械人與退款剔除，事件編碼成玩家與道具向量。
訓練協同過濾
相似玩家互相浮現對方轉化的道具；冷啟動道具回退到內容特徵。
建時機模型
第二個模型學習玩家何時受落——session 深度、連續日數、距上次課金時間。
上線與量度
推薦經你現有商店 API 出街，設 holdout 分流；課金率對照 holdout 讀數。
你需要提供
- 行為與課金日誌（任何可查詢形式）
- 道具目錄及屬性
- 一個可按玩家變化的商店位
你會得到
- 訓練好的推薦與時機模型，產權屬你
- serving 整合或交你工程師接駁的輸出
- 課金率變動的 holdout 報告
時程
四至八星期，視乎數據就緒程度。