【摘 要】
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手机游戏作为一个新兴产业,通过将高新技术转化为现实生产力,在我国产业结构升级进程中扮演了重要角色。虚拟道具销售是手机游戏收益的主要来源。考虑到手机游戏用户大多为业
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手机游戏作为一个新兴产业,通过将高新技术转化为现实生产力,在我国产业结构升级进程中扮演了重要角色。虚拟道具销售是手机游戏收益的主要来源。考虑到手机游戏用户大多为业余玩家,虚拟道具个性化推荐能够为用户提供更好的消费引导,从而增加手机游戏收益。本文研究手机游戏中的虚拟道具个性化推荐问题,取得了如下创新成果:1.将手机游戏道具推荐问题形式化为多示例多标记学习(MIML)任务,有助于解决手机游戏道具推荐的事件依赖性、道具相关性、计算资源有限性等问题。实验表明,采用MIML算法比传统推荐算法获得了明显的性能提升。2.基于先验概率假设和稀疏性假设分别提出了 We-MIMLfast和Sp-MIMLfast算法,考虑了游戏道具推荐中的概念迁移问题。实验表明,两种算法均有较好的性能,对其进行集成后进一步提升了性能。3.提出了结合多示例多标记学习和协同训练的Co-MIMLfast算法,有利于利用未付费玩家数据。该算法将未付费玩家数据当作未标记数据进行了半监督学习,实验表明,利用未付费玩家数据可以显著提升推荐性能。本文提出的多种算法结合后形成的工程化版本在真实的手机游戏线上运营环境中加以实施,产生了收益的显著提升。
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