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Micro- and macro-level churn analysis of large-scale mobile games
Knowledge and Information Systems ( IF 2.7 ) Pub Date : 2019-08-21 , DOI: 10.1007/s10115-019-01394-7
Xi Liu , Muhe Xie , Xidao Wen , Rui Chen , Yong Ge , Nick Duffield , Na Wang

As mobile devices become more and more popular, mobile gaming has emerged as a promising market with billion-dollar revenue. A variety of mobile game platforms and services have been developed around the world. A critical challenge for these platforms and services is to understand the churn behavior in mobile games, which usually involves churn at micro-level (between an app and a specific user) and macro-level (between an app and all its users). Accurate micro-level churn prediction and macro-level churn ranking will benefit many stakeholders such as game developers, advertisers, and platform operators. In this paper, we present the first large-scale churn analysis for mobile games that supports both micro-level churn prediction and macro-level churn ranking. For micro-level churn prediction, in view of the common limitations of the state-of-the-art methods built upon traditional machine learning models, we devise a novel semi-supervised and inductive embedding model that jointly learns the prediction function and the embedding function for user–app relationships. We model these two functions by deep neural networks with a unique edge embedding technique that is able to capture both contextual information and relationship dynamics. We also design a novel attributed random walk technique that takes into consideration both topological adjacency and attribute similarities. To address macro-level churn ranking, we propose to construct a relationship graph with estimated micro-level churn probabilities as edge weights and adapt link analysis algorithms on the graph. We devise a simple algorithm SimSum and adapt two more advanced algorithms PageRank and HITS. The performance of our solutions to the two-level churn analysis problem is evaluated on real-world data collected from the Samsung Game Launcher platform. The data includes tens of thousands of mobile games and hundreds of millions of user–app interactions. The experimental results with this data demonstrate the superiority of our proposed models against existing state-of-the-art methods.

中文翻译:

大型手机游戏的微观和宏观流失分析

随着移动设备变得越来越流行,移动游戏已成为一个有前途的市场,收入达数十亿美元。世界各地已经开发了各种手机游戏平台和服务。这些平台和服务的关键挑战是要了解移动游戏中的流失行为,通常涉及微观级别(应用程序和特定用户之间)和宏观级别(应用程序及其所有用户之间)的流失。准确的微观流失预测和宏观流失排名将使许多利益相关者受益,例如游戏开发商,广告商和平台运营商。在本文中,我们提出了第一个针对移动游戏的大规模流失分析,该分析同时支持微观流失预测和宏观流失排名。对于微观流失预测,鉴于建立在传统机器学习模型上的最新方法的普遍局限性,我们设计了一种新颖的半监督和归纳式嵌入模型,该模型可共同学习用户与应用程序关系的预测功能和嵌入功能。我们通过具有独特的边缘嵌入技术的深层神经网络对这两个函数进行建模,该技术能够捕获上下文信息和关系动态。我们还设计了一种新颖的归因随机行走技术,该技术同时考虑了拓扑邻接和属性相似性。为了解决宏级别客户流失排名问题,我们建议构造一个以估计的微观级别客户流失概率作为边缘权重的关系图,并在该图上采用链接分析算法。我们设计一个简单的算法 我们设计了一种新颖的半监督和归纳式嵌入模型,该模型可共同学习用户与应用之间的关系的预测函数和嵌入函数。我们通过具有独特的边缘嵌入技术的深度神经网络对这两个功能进行建模,该技术能够捕获上下文信息和关系动态。我们还设计了一种新颖的归因随机行走技术,该技术同时考虑了拓扑邻接和属性相似性。为了解决宏级别客户流失排名问题,我们建议构造一个以估计的微观级别客户流失概率作为边缘权重的关系图,并在该图上采用链接分析算法。我们设计一个简单的算法 我们设计了一种新颖的半监督和归纳式嵌入模型,该模型可共同学习用户与应用之间的关系的预测函数和嵌入函数。我们通过具有独特的边缘嵌入技术的深层神经网络对这两个函数进行建模,该技术能够捕获上下文信息和关系动态。我们还设计了一种新颖的归因随机行走技术,该技术同时考虑了拓扑邻接和属性相似性。为了解决宏级别客户流失排名问题,我们建议构造一个以估计的微观级别客户流失概率作为边缘权重的关系图,并在该图上采用链接分析算法。我们设计一个简单的算法 我们通过具有独特的边缘嵌入技术的深层神经网络对这两个函数进行建模,该技术能够捕获上下文信息和关系动态。我们还设计了一种新颖的归因随机行走技术,该技术同时考虑了拓扑邻接和属性相似性。为了解决宏级别客户流失排名问题,我们建议构造一个以估计的微观级别客户流失概率作为边缘权重的关系图,并在该图上采用链接分析算法。我们设计一个简单的算法 我们通过具有独特的边缘嵌入技术的深度神经网络对这两个功能进行建模,该技术能够捕获上下文信息和关系动态。我们还设计了一种新颖的归因随机行走技术,该技术同时考虑了拓扑邻接和属性相似性。为了解决宏级别客户流失排名问题,我们建议构造一个以估计的微观级别客户流失概率作为边缘权重的关系图,并在该图上采用链接分析算法。我们设计一个简单的算法 我们建议构建一个以估计的微扰率作为边缘权重的关系图,并在该图上采用链接分析算法。我们设计一个简单的算法 我们建议构建一个以估计的微扰率作为边缘权重的关系图,并在该图上采用链接分析算法。我们设计一个简单的算法SimSum并采用两种更高级的算法PageRankHITS。我们从三星Game Launcher平台收集的真实数据评估了针对两级流失分析问题的解决方案的性能。数据包括成千上万的手机游戏和数亿用户-应用程序的交互。这些数据的实验结果证明了我们提出的模型相对于现有的最新方法的优越性。
更新日期:2019-08-21
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