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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이수형 (한국교통대학교) 김건희 (슈퍼플래닛) 이희성 (한국교통대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제31권 제2호
발행연도
2021.4
수록면
158 - 163 (6page)
DOI
10.5391/JKIIS.2021.31.2.158

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현재 모바일 게임 마케팅 시스템은 오랜 시간 동안 유저의 게임 행동과 구매형태를 저장한 후 학습하여 그 유저에게 효과적인 아이템을 추천하는 방식이다. 이러한 방식은 오랜 시간동안 데이터를 축적할 시간이 필요하기 때문에 데이터 축적과 학습 기간 동안 아이템 구매 계획이 없는 유저에게도 마케팅을 제공하는 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 줄이기 위해 본 논문에서는 사용자의 초기 게임 행동을 분석하여 게임시작 후 빠른 시간 안에 사용자가 미래의 게임 아이템 구매자인지 비구매자인지를 분류하는 시스템을 제안한다. 게임 초기 데이터는 특성상 불균형한 분포를 이룬다. 이러한 불균형 데이터를 효과적으로 학습하기 위해 재추출을 진행하고 분류기의 평가지표를 교체하였다. 또한 인공지능 기반의 다양한 신경회로망을 이용하여 게임 사용자의 구매 행동을 예측하는 실험을 진행하였다.
#모바일 게임 #구매행동 예측 #불균형 데이터. 신경 회로망 #인공지능 #Mobile game #Predict purchasing behavior #Imbalanced Data #Neural Network #Artificial Intelligence

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 인공지능 기반의 게임 아이템 구매자 분류 알고리즘
3. 실험
4. 결론
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
J. Hamari and V. Lehdonvirta, “Game design as marketing: How game mechanics create demand for virtual goods,” International Journal of Business Science and Applied Management, vol. 5, no. 1, pp. 14-29, 2010. google schola S. Lee, “A simulation study of neural network based velocity estimation for optical encoder in the wheeled inverted pendulum,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 30, no. 6, pp. 424-430, 2020. google schola K. Moon, J. Yoon, and J. Lee, “Deep Learning Analysis using Fuzzy data,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 30, no. 5, pp. 350-355, 2020. google schola W. Lee, H. Jhang, S. Lee and S. Choi, “A comparison between Arima, Grey and LSTM for the winning percentage in the MLB,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 30, no. 4, pp. 303-308, 2020. google schola S. Hong, S. Lee, and H. Lee, “A Study on Gait Recognition using Deep Neural Network Ensemble,” The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, vol. 69, no. 7, pp. 1125-1130, 2020. google schola

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