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Improvement players’ game activity using Recommendation System
Ten Ekaterina(텐에카테리나),Sukho Lee(이석호) 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회 여성 ICT 학술대회 논문집 Vol.2021 No.8
오늘날 대규모의 데이터를 분석하고 이를 기반으로 한 추천은 많은 분야에 적용이 되고 있다. 추천 시스템은 대규모의 데이터를 기반으로 추천해주는 시스템을 말한다. 추천 시스템의 가장 중요한 역할은 특정 시간에 특정 사용자에게 흥미를 끌 수 있는 상품과 서비스에 대한 정보를 제공하는 것이며 이러한 추천 시스템은 오늘날 게임산업에도 확장 적용되려고 하는 추세에 있다. 본 논문에서는 여러 게임플레이의 게임기록을 가지고 특정 게임플레이어가 선호할 만한 게임이 무엇인지를 추천해주는 방법에 대해 기술하고 있다. 즉, 게임플레이어와 비슷한 선호도를 가진 게임 플레이어가 플레이한 게임을 추천하는 방법으로 이를 위한 데이터로는 게임 플레이어의 로그 기록을 사용하고자 한다. 실험결과에서는 본 논문에서 사용하는 방법의 적절성에 대해 분석하였다. Nowadays, there are more and more problems analyzing large amounts of data and providing recommendations based on it. Recommender systems are used to solve such problems. It is known that the main task of the recommendation system is to inform the user about the goods and services that may be most interesting to him at a given time. The purpose of the article is to analyze the study of recommendation systems using data on players with high activity. This article attempts to set up game recommendations for players. The idea refers to suggest games that got high activity by the users with similar preferences. Moreover, algorithms that are used in recommendation systems were analyzed in this paper. All related methods may be divided into three large groups: collaborative filtering, content-based and knowledge-based methods.
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