論文の概要: Combining Sequential and Aggregated Data for Churn Prediction in Casual Freemium Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03184v1
• Date: Tue, 6 Sep 2022 14:49:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-08 12:00:33.894874
• Title: Combining Sequential and Aggregated Data for Churn Prediction in Casual Freemium Games
• Title（参考訳）: カジュアルフリーミアムゲームにおけるチャーン予測のための逐次データと集計データの組み合わせ
• Authors: Jeppe Theiss Kristensen and Paolo Burelli
• Abstract要約: フリーミアムゲームでは、プレイヤーからの収益はアプリ内購入とプレイヤーが露出する広告から得られる。 このシナリオでは、プレーヤーがプレイをやめようとしているときにすぐに検出できることが極めて重要である。 本研究では, 逐次データと集約データを組み合わせることで, チャーン予測の最先端性を改善する方法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In freemium games, the revenue from a player comes from the in-app purchases made and the advertisement to which that player is exposed. The longer a player is playing the game, the higher will be the chances that he or she will generate a revenue within the game. Within this scenario, it is extremely important to be able to detect promptly when a player is about to quit playing (churn) in order to react and attempt to retain the player within the game, thus prolonging his or her game lifetime. In this article we investigate how to improve the current state-of-the-art in churn prediction by combining sequential and aggregate data using different neural network architectures. The results of the comparative analysis show that the combination of the two data types grants an improvement in the prediction accuracy over predictors based on either purely sequential or purely aggregated data.
• Abstract（参考訳）: フリーミアムゲームでは、プレイヤーからの収入はアプリ内購入とそのプレイヤーが露出する広告から得られる。 プレーヤーがゲームをする時間が長ければ長いほど、ゲーム内で収益を生み出す可能性が高くなります。 このシナリオ内では、プレイヤーがゲーム内にプレイヤーを留まらせ、ゲーム寿命を延ばそうとするため、プレイヤーがプレイをやめようとしているときにすぐに検出できることが極めて重要である。 本稿では,様々なニューラルネットワークアーキテクチャを用いた逐次データと集約データを組み合わせることにより,チャーン予測における現状を改善する方法について検討する。 比較分析の結果,2つのデータ型の組み合わせにより,純粋に逐次的あるいは純粋に集約されたデータに基づいて予測精度が向上することが示された。

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