МОДЕЛЬ ПРОГНОЗУВАННЯ ПОВЕДІНКИ ГРАВЦІВ У МОБІЛЬНИХ ІГРАХ НА ОСНОВІ МАШИННОГО НАВЧАННЯ

Анотація

У сучасній індустрії мобільних ігор точне прогнозування поведінки гравців є важливим аспектом для підвищення рівня утримання користувачів, оптимізації ігрового процесу, персоналізації контенту та підвищення ефективності маркетингових стратегій. В умовах зростаючої конкуренції та збільшення обсягу даних про гравців актуальним стає використання методів машинного навчання для автоматизованого аналізу поведінкових патернів та прогнозування подальших дій користувачів. Метою статті є розробка ефективної моделі прогнозування поведінки гравців у мобільних іграх на основі сучасних методів машинного навчання, яка дозволяє визначати ймовірність відтоку користувачів, прогнозувати рівень активності та завершення рівнів, а також оцінювати потенційну участь у внутрішньоігрових транзакціях і реакцію на гейміфіковані стимули. Методологія дослідження ґрунтується на аналізі великого набору анонімізованих поведінкових даних гравців, що включає показники тривалості ігрових сесій, частоту входів, кількість виконаних дій, рівень завершення завдань, кількість внутрішньоігрових покупок, часові проміжки між входами та інші метрики активності. Для побудови моделей прогнозування застосовано алгоритми машинного навчання різних класів: Logistic Regression, K-Nearest Neighbors, Random Forest, Gradient Boosting та багатошарові нейронні мережі. Порівняльний аналіз результатів дозволив виявити оптимальний підхід до передбачення поведінки користувачів із максимальним рівнем точності. Наукова новизна роботи полягає у поєднанні поведінкових характеристик гравців із сучасними алгоритмами ансамблевого навчання та глибинними нейронними мережами для формування комплексної прогностичної моделі. Запропонований підхід дає змогу враховувати складні нелінійні залежності між ознаками, що значно підвищує точність прогнозування у порівнянні з традиційними статистичними методами. Розроблена модель також забезпечує можливість ідентифікації ключових факторів, які впливають на залучення та відтік користувачів, що сприяє формуванню персоналізованих стратегій взаємодії з гравцями. Висновки. Проведені експерименти показали, що запропонована модель забезпечує підвищення точності прогнозування на 12–18% у порівнянні з класичними підходами. Отримані результати демонструють практичну ефективність використання машинного навчання для аналізу поведінки гравців, дозволяють прогнозувати ризик відтоку, формувати індивідуальні рекомендації, адаптувати ігровий контент під користувачів і знижувати економічні втрати розробників. Запропонована система може стати основою для створення інтелектуальних аналітичних модулів у сучасних мобільних іграх, що підтверджує її наукову й прикладну цінність.