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자료유형
학술저널
저자정보
Soohyung Lee (Korea National University of Transportation) Heesung Lee (Korea National University of Transportation)
저널정보
한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.22 No.3
발행연도
2022.9
수록면
261 - 266 (6page)
DOI
10.5391/IJFIS.2022.22.3.261

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As competition in the mobile game market continues to intensify, the number of users accessing specific games is decreasing, and marketing costs are rising significantly. Marketing methods to increase average revenue per user (ARPU) are being improved accordingly. In this study, we present a method for predicting the future purchases of new users who start playing mobile games. The proposed system enables effective marketing based on the purchasing propensity of a user over a short period of time. In the game data, the proportion of non-purchasers compared to purchasers is extremely large because the number of purchasers is small when the game is first released. Therefore, this study use an under-sampling method to handle the unbalanced data. The loss functions used in neural networks are customized to learn a neural network with a high probability that a predicted purchaser will be an actual purchaser. Experiments show that proposed method can predict the purchasing propensity over a month-long period using the 7-day data of a new user.
#Mobile game #Purchasing behavior prediction #Imbalanced data #Neural network #ARPU

목차

Abstract
1. Introduction
2. Game Item Buyer Identification System
3. Experiment
4. Conclusion
References

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