Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/155223
Назва: Алгоритми кластеризації та класифікації при аналізі даних про поведінку гравців онлайн-ігор
Автори: Зінов’єва, Ольга
Дата публікації: 2019
Короткий огляд (реферат): Об’єкт дослідження: дані про використання гравцями можливостей гри категорії free-to-play. Предмет дослідження: технічні методи кластеризації поведінкових даних гравців категорії free-to-play. Мета дослідження: поділити гравців на групи за схожістю їх поведінки у грі із залученням методів кластеризації. Задача полягає в тому, щоб провести кластеризацію поведінкових даних гравців двома неієрархічними методами K-means та CLOPE, реалізованими кожен на певній мові програмування. Метод K-means буде реалізовано на мові програмування Python, а метод CLOPE у середовищі MATLAB.
Опис: У даній кваліфікаційній роботі: • описано теоретичні відомості кластерного аналізу, обрано методи кластеризації та можливості обраних мов програмування, а також проведено системний аналіз об’єкту дослідження; • виконано постановку задачі кластеризації, для розв’язання якої було реалізовано методи K-means та модифікований CLOPE у програмних середовищах Python і MATLAB відповідно; • описано отримані результати, зроблено висновки щодо найбільш популярних і найчастіше застосованих можливостей гри та навпаки - опцій, що не є популярним серед гравців та не залучають нових. Створено рекомендації щодо зміни та вдосконалення опцій онлайн-гри для подальшого таргетування реклами у грі задля збільшення прибутку. Тези даної роботи було представлено на IІ Всеукраїнській інтернет-конференції здобувачів вищої освіти і молодих учених.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/155223
Розташовується у зібраннях:Кафедра системного аналізу і управління

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Диплом_ЗиновьеваO_CA14.pdf208,95 kBAdobe PDFЕскіз
Переглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.