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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
오세준 (고려대학교) 이은조 (엔씨소프트) 우지영 (순천향대학교) 김휘강 (고려대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제24권 제5호
발행연도
2018.5
수록면
220 - 226 (7page)
DOI
10.5626/KTCP.2018.24.5.220

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

MMORPG 사용자 유형 분류를 통한 이탈 예측 모델 생성 및 평가
오세준 정보보호학과 2019.01 학위논문

2018

MMORPG 사용자 유형 분류를 통한 이탈 예측 모델 생성 및 평가
오세준 ,  이은조 ,  우지영 외 1명 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2018.05 학술저널

초록· 키워드

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대규모 다중 사용자 온라인 롤플레잉 게임(MMORPG)은 세계적으로 많은 사용자들이 즐기는 게임의 장르로 사용자들이 즐길 수 있는 다양한 컨텐츠를 제공해준다. 하지만 다양한 컨텐츠를 제공함에도 불구하고 일부 사용자들은 게임에서 이탈한다. 지속적으로 게임을 즐기는 사용자는 게임회사의 수익과 밀접한 관계가 있기 때문에, 사용자 이탈 예측은 매우 중요한 문제이다. 본 연구에서는 게임 사용자 유형을 기반으로 이탈을 예측하는 방법을 제안한다. 실제 MMORPG 데이터를 이용하여 ‘이탈자’를 정의하고, 서로 다른 특징을 보이는 사용자들을 군집화 알고리즘을 통해 5가지 유형으로 나누어 분류하였다. 실험 결과로 약 98.3%의 이탈자가 라이트 사용자형에 속하는 것을 확인하였다. 분류한 유형을 이탈 예측 모델 생성의 피처로 사용하고, 기계학습 알고리즘을 이용하여 이탈 예측 모델을 구축하였다. 이탈 예측 모델은 최대 85.7%의 accuracy와 72.3%의 F-measure의 성능을 보였다.
#사용자 이탈 예측 #사용자 유형 기반 분류 #기계학습 알고리즘 #이탈 예측 모델 평가 #churn prediction #user type classification #machine learning algorithm #evaluating churn prediction model

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 방법론
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
J. Kawale, A. Pal, and J. Srivastava, Churn Prediction in MMORPGs: A Social Influence Based an Approach, Proc. of the International Conference Computational Science and Engineering, IEEE, pp. 423-428, 2009. K. Park, and M. Cha, Churn Analysis of Maximum Level Users in Online Games, Journal of KIISE, Vol. 44, No. 3, pp. 314-322, Mar. 2017. (in Korean) Z. H. Borbora, and J. Srivastava, User Behavior Modelling Approach for Churn Prediction in Online Games, Proc. of the 2012 International Conference on Privacy, Security, Risk and Trust (PASSAT) and 2012 International Conference on Social Computing (SocialCom), IEEE, pp. 51-60, 2012. F. Hadiji, R. Sifa, A. Drachen, C. Thurau, K. Kersting, and C. Bauckhage, Predicting Player Churn in the Wild, Proc of the Conference on Computational Intelligence and Games (CIG), IEEE, 2014. Z. Borbora, J. Srivastava, K.-W. Hsu, and D. Williams, Churn Prediction in MMORPGs using Player Motivation Theories and an Ensemble Approach, Proc. of the 2011 IEEE Third International Conference on Privacy, Security, Risk and Trust (PASSAT) and 2011 IEEE Third International Conference on Social Computing (SocialCom), IEEE, pp. 157-164, 2011.

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