오토인코더 기반의 데이터 증강과 초기 게임 행동을 이용한 구매 예측 시스템

이수형; 김범성; 이희성

doi:10.5391/JKIIS.2022.32.4.286

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이수형 (한국교통대학교) 김범성 (경기과학기술대학교) 이희성 (한국교통대학교)

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제32권 제4호

발행연도: 2022.8

수록면: 286 - 291 (6page)

DOI: 10.5391/JKIIS.2022.32.4.286

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게임 사용자의 초기 게임 행동을 분석하여 게임 시작 후 빠른 시간 안에 사용자가 미래의 게임 아이템 구매자인지 비구매자인지를 분류할 수 있다면 Average Revenue per user(ARPU)를 높일 수 있다. 일반적으로 게임 아이템의 비구매자의 비율이 구매자의 비율보다 매우 크다. 특히 게임 초기에는 이 비율의 격차가 더 크기 때문에 두 클래스간의 불균형한 데이터의 비율을 처리해야 높은 예측율을 획득할 수 있다. 이러한 불균형 데이터를 효과적으로 처리하기 위해 본 논문에서는 오토인코더를 이용하여 구매자 데이터들을 증강시킨다. 실제 수집된 데이터를 이용한 실험을 통해 제안하는 방법이 효과가 있음을 보이고 기존 기법들과 비교하여 우수함을 입증하였다.

#구매행동 예측 #불균형 데이터 #데이터 증강 #오토인코더 #모바일 게임 #Predict purchasing behavior #Imbalanced Data #Data augmentation #Autoencoder #Mobile game

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S. Lee, “A simulation study of neural network based velocity estimation for optical encoder in the wheeled inverted pendulum,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 30, no. 6, pp. 424-430, 2021.

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