應(yīng)用商店中有成千上萬的游戲應(yīng)用，每個月還有數(shù)以千計的新移動游戲發(fā)布，App Annie如何在高精細(xì)度結(jié)構(gòu)下，準(zhǔn)確、高效、可擴展地覆蓋全球市場上絕大多數(shù)游戲應(yīng)用？在本文中，我們將帶您了解我們游戲分類自動化產(chǎn)品——Game IQ——背后的數(shù)據(jù)科學(xué)秘密。
Game IQ采用了哪些數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)？
1 收集功能：從文本到指標(biāo)
我們的機器學(xué)習(xí)模型從向模型輸入數(shù)據(jù)的功能開始，因此模型的最終表現(xiàn)在很大程度上取決于輸入功能的質(zhì)量。那么游戲的哪些信息能夠幫助我們將游戲劃分到設(shè)定的類別中呢？
我們深入挖掘了每款游戲的大量數(shù)據(jù)和功能，最終，我們選擇使用以下三種類型的功能：
·文本功能：應(yīng)用相關(guān)的文本信息
·指標(biāo)功能：關(guān)于市場估算和應(yīng)用使用行為的App Annie數(shù)據(jù)
·親和度功能：跨應(yīng)用親和度
每一種功能都體現(xiàn)了游戲的不同方面。文本功能包含有關(guān)應(yīng)用內(nèi)容和游戲玩法的詳細(xì)信息；指標(biāo)功能攜帶量化信號，在更高層次上劃分應(yīng)用；應(yīng)用的親和度讓我們能夠發(fā)現(xiàn)類似的應(yīng)用集群。
2 利用混合模型提供準(zhǔn)確性
因為文本、指標(biāo)和親和度功能的格式非常不同，所以我們選擇為這三種類型的功能分別構(gòu)建一個單獨的模型。我們首先人工分類數(shù)千個游戲作為一個訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。其次，在這個數(shù)據(jù)集上分別訓(xùn)練這三個獨立的模型，并可以獨立生成一款游戲在每個類別中的概率。然后，將這些概率輸入到另一個經(jīng)過訓(xùn)練的模型中，以輸出最終的分類結(jié)果。在數(shù)據(jù)科學(xué)中，這是一種稱為模型融合的集成學(xué)習(xí)方法，通常通過結(jié)合一組強大但多樣的模型來提高模型的預(yù)測精度。
3 置信度：通過人為干預(yù)避免錯誤
與所有機器學(xué)習(xí)模型一樣，我們的模型不可避免地會在某些情況下出現(xiàn)失誤。通常，當(dāng)輸入模型中的游戲功能信息不全，無法借此準(zhǔn)確判斷游戲類別時，就會出現(xiàn)這種情況。為此，我們開發(fā)了一種獨有的方法來計算每個類別預(yù)測的置信度，這樣我們就知道模型是否有把握做出正確的預(yù)測。對于那些置信度低于臨界值的預(yù)測，我們會將預(yù)測發(fā)送到人工分類平臺進(jìn)行進(jìn)一步審核。這種靈活的人機閉環(huán)設(shè)置進(jìn)一步保證了我們分類的質(zhì)量。
數(shù)據(jù)科學(xué)如何將Game IQ打造成更好的產(chǎn)品？
除了創(chuàng)建一個高效和可擴展的分類解決方案外，數(shù)據(jù)科學(xué)模型還有一個額外的好處，那就是減少了主觀性的回旋空間。利用數(shù)據(jù)，我們能夠盡可能以抽象的方式代替主觀判斷，否則許多應(yīng)用都會被模糊地歸類。
Moon Active的《金幣大師》便是其中一款令我們感到為難的應(yīng)用?！督饚糯髱煛肥且豢罘浅３晒Φ挠螒?，它集成了許多不同的硬核游戲循環(huán)，從建造和攻擊村莊到基于概率的老虎機機制都包含其中。
《金幣大師》的應(yīng)用截屏和游戲循環(huán)
可以預(yù)見，如果只看應(yīng)用截屏、閱讀應(yīng)用描述和玩游戲，很難對這種混合類型的建造游戲進(jìn)行分類。然而，數(shù)據(jù)似乎提供了更為清晰的線索：
在比較收入與活躍用戶數(shù)比率以及收入與下載量比率之間的關(guān)系時，《金幣大師》呈現(xiàn)了常見于博彩類應(yīng)用的市場表現(xiàn)特征。通過將市場估算整合到分類模型中，我們獲得了一個獨特的優(yōu)勢，即能夠盡可能減少主觀判斷需要。
數(shù)據(jù)科學(xué)將如何繼續(xù)改善Game IQ？
我們將持續(xù)改進(jìn)數(shù)據(jù)科學(xué)模型?？蛻絷P(guān)于游戲分類的反饋對我們來說是非常有價值的！您的反饋將作為數(shù)據(jù)的補充，輸入到我們的模型中，以此不斷提高預(yù)測的可靠性和準(zhǔn)確性。
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