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使用SlopeOne算法来预测游戏玩家是否可以完成游戏中的关卡?

我打算使用SlopeOne算法来预测游戏玩家是否可以在游戏中完成给定的等级?

这是场景:

  1. 很多游戏玩家都在游戏中尝试完成100个关卡.
  2. 每个玩家可以根据自己的需要多次出场,直到他们越过关卡.
  3. 系统会跟踪每个级别的ReTries级别和数量.
  4. 每个游戏等级分为3个类别之一(简单,中等,硬)
  5. 每个类别的水平近似分布为33%,意味着33%的水平是简单的,33%的水平是硬等.

使用此信息:

当一个新游戏玩家开始玩游戏时,在几个等级之后,我希望能够预测游戏玩家可以轻松跨越哪个等级以及他/她不能轻易跨越哪个等级.

凭借这种预测能力,我想呈现用户能够以50%的概率交叉的游戏关卡.

我可以使用SlopeOne算法吗?

推理是我看到了我想要的电影评级系统之间的很多相似之处.

n个用户,m个项目和N个评级来预测给定项目的用户评级.

同样,就我而言,我有

n个用户,m个级别和N个重试...

唯一不同的是在电影评级系统中,评级是固定在1-5级,在我的情况下,重试范围可以是1-x(x可以高达30)

虽然理论上有人可以重试30次,但现在我可以将上限固定为30并在我有更多数据后进行调整.

谢谢.

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