izpis_h1_title_alt

Uporaba strojnega učenja v priporočilnem sistemu za spletno igralnico
Benedičič, Lea (Avtor), Todorovski, Ljupčo (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka. Vsebina dokumenta nedostopna do 15.05.2021.

Izvleček
Za spletno igralnico razvijemo priporočilni sistem, ki bo igralcu na podlagi zgodovine prej izbranih iger predlagal naslednjo. Za gradnjo priporočilnega sistema uporabimo kombinacijo nenadzorovanega in nadzorovanega učenja. Nenadzorovano učenje uporabimo za hierarhično gručenje iger, kar nam pomaga rešiti problem velikega števila razpoložljivih iger v spletni igralnici. Tako se z nadzorovanim učenjem, ki uporablja prehodne matrike markovskih verig, lahko učimo verjetnosti prehodov med gručami iger. Priporočilni sistem, zgrajen na ta način, omogoča visoko točnost napovedi gruče naslednje igre, ki jo izbere igralec. Primerjava z nekaj bolj preprostimi algoritmi napovedovanja naslednje gruče potrdi premoč uporabljene kombinacije pristopov. Treba je poudariti, da razviti sistem ne priporoča posameznih iger, temveč gruče iger. Določanje posamezne igre tako prepustimo spletni igralnici, lahko pa bi v ta namen uporabili tudi v delu predstavljeno gručenje igralcev na osnovi vzorcev njihovega igranja.

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:strojno učenje, gručenje podatkov, napovedno modeliranje, priporočilni sistem
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga (mb22)
Organizacija:FMF - Fakulteta za matematiko in fiziko
Leto izida:2020
Število ogledov:110
Število prenosov:57
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
 
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
:
Objavi na:AddThis
AddThis uporablja piškotke, za katere potrebujemo vaše privoljenje.
Uredi privoljenje...

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:The use of machine learning in recommender system for online casino
Izvleček:
We develop a recommendation system, for the online casino, which will suggest the next game to a player based on the games previously selected. The system is based on a combination of unsupervised and supervised learning. Unsupervised learning is used for hierarchical clustering of games which helps solve the problem of large number of available games on the online casino. In turn, we use supervised learning based on Markov chain transition matrices to infer the probabilities of transition between game clusters. We empirically show that the recommendation system allows for accurate prediction of the cluster of the next game for an observed player. A comparison with simple, baseline algorithms confirms the superiority of the proposed approach. It should be emphasized that the developed system does not recommend individual games but a cluster of games. The selection of a particular game from the cluster might be left to the online casino software. Alternatively, the selection can be based on the clustering of players base on their gaming patterns.

Ključne besede:machine learning, clustering, predictive modeling, recommendation system

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj