Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Predicting Players Behavior in Games with Microtransactions

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F14%3A00218995" target="_blank" >RIV/68407700:21230/14:00218995 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://ebooks.iospress.nl/volumearticle/37212" target="_blank" >http://ebooks.iospress.nl/volumearticle/37212</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.3233/978-1-61499-421-3-230" target="_blank" >10.3233/978-1-61499-421-3-230</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Predicting Players Behavior in Games with Microtransactions

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper focuses on predicting player behaviour in two-player games with microtransactions. Typically the games are for free and companies generate their revenue by selling in-game goods. We show creation of a users behaviour model, which are then usedin a recommendation system increasing in-game goods purchases. We focus on learning techniques in a novel way, predicting the time of purchases rather than the most likely product to be purchased. The player model is based on in-game signals, such as players success, curiosity, social interactions etc. We had access to a Pool Live Tour game dataset made by Geewa. We report promising results in predicting the purchase events.

  • Název v anglickém jazyce

    Predicting Players Behavior in Games with Microtransactions

  • Popis výsledku anglicky

    This paper focuses on predicting player behaviour in two-player games with microtransactions. Typically the games are for free and companies generate their revenue by selling in-game goods. We show creation of a users behaviour model, which are then usedin a recommendation system increasing in-game goods purchases. We focus on learning techniques in a novel way, predicting the time of purchases rather than the most likely product to be purchased. The player model is based on in-game signals, such as players success, curiosity, social interactions etc. We had access to a Pool Live Tour game dataset made by Geewa. We report promising results in predicting the purchase events.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JC - Počítačový hardware a software

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2014

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Frontiers in Artificial Intelligence and Applications

  • ISBN

    978-1-61499-420-6

  • ISSN

    0922-6389

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    230-239

  • Název nakladatele

    IOS Press

  • Místo vydání

    Amsterdam

  • Místo konání akce

    Praha

  • Datum konání akce

    18. 8. 2014

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku

    000350218400024