원문정보
MMORPG 게임의 클러스터 분석 기반 클러스터 레이블 생성
초록
영어
characteristics at MMORPG Game, how to provide these users with efficient, safe, and personalized network services is a problem that needs to be solved urgently. The clustering algorithm needs to pre-determine the scale of user behavior data when analyzing network user behavior, and the generated clusters also lack semantic features. Therefore, this paper conducts cluster analysis on the characteristics of network user behavior data, and applies LFM, matrix decomposition and other methods to propose an automatic cluster label generation method for network user behavior clustering. The experimental results show that the proposed method does not need to determine the scale of user behavior data in advance, and cluster labels can be generated at the same time in the clustering process, and the generated cluster labels conform to the actual semantics of user behavior.
한국어
MMORPG 게임의 특성상 이러한 사용자들에게 어떻게 효율적이고 안전하며 개인화된 네트워크 서비스를 제 공할 것인가 하는 문제가 시급히 해결되어야 할 과제입니다. 클러스터링 알고리즘은 네트워크 사용자 행동 을 분석할 때 사용자 행동 데이터의 규모를 미리 결정해야 하며 생성된 클러스터에도 의미 기능이 부족합 니다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 사용자 행동 데이터의 특성에 대한 클러스터 분석을 수행하고 LFM, 행렬 분해 및 기타 방법을 적용하여 네트워크 사용자 행동 클러스터링을 위한 자동 클러스터 레이블 생성 방법을 제안한다. 실험 결과 제안하는 방법은 사용자 행동 데이터의 규모를 미리 결정할 필요가 없으며 클 러스터링 과정에서 클러스터 레이블을 동시에 생성할 수 있으며 생성된 클러스터 레이블은 사용자 행동의 실제 의미를 따릅니다.
목차
1. Introduction
2. Theoretical basis
3. Method design
4. Automatic generation of cluster labels for network user behavior clustering
4.1. Symbol description
4.2. Treatment of missing values in user behavior data
4.3. Cluster label automatic generation algorithm
4.4. Cluster label evaluation algorithm
5. Experimental results and analysis
5.1. Experimental data
5.2. Matrix factorization error evaluation
5.3. Clustering effect evaluation
5.4. Cluster label scoring evaluation
6. Conclusion
Acknowledgement
References
<국문초록>
<결론 및 향후 연구>